设输入为n1个神经元，输出为一个二维平面，希望在输出平面上的神经元数n2足够多，设为个，n2>> n1，定义一个d函数，表示输入样本矢量与权Wj（j=1, 2, …, n2）匹配的程度，用欧氏距离表示：
其中，|| X-Wj ||为输入向量X与相应连接权重向量Wj的距离。如果在输出层中有一个神经元与输入X的匹配最好，记为c，则
Wc所对应的输出为
| 6.4.3 学习算法 设输入为n1个神经元，输出为一个二维平面，希望在输出平面上的神经元数n2足够多，设为个，n2>> n1，定义一个d函数，表示输入样本矢量与权Wj（j=1, 2, …, n2）匹配的程度，用欧氏距离表示： 其中，|| X-Wj ||为输入向量X与相应连接权重向量Wj的距离。如果在输出层中有一个神经元与输入X的匹配最好，记为c，则 Wc所对应的输出为 |