obliczenia korygujące wartości wag ., są dokonywane od warstwy wyjściowej do warstwy wejściowej, wyrażenie na zmianę błędu jest znane z obliczeń dla warstwy wyższej. Znając tę wartość dla każdej wagi w sieci, dokonujemy zmiany wag o w. W literaturze spotkać można kilka zależności określających w. Funkcja, która definiuje tę wielkość, jest kluczowym parametrem warunkującym poprawny przebieg uczenia sieci ANN. Dogodnym wzorem dla praktycznych obliczeń wartości w może być wzór uwzględniający klasyczną metodę backpropagation (współczynnik szybkości uczenia 1) z wykorzystaniem elementu momentum &lt;gap&gt; gdzie &lt;gap&gt; - wartości współczynników uczenia z zakresu (0, 1).<br><br>&lt;tit&gt;8.7.4. Organizacja procesu uczenia&lt;/&gt;<br><br>Procedury uczące sieć są wywoływane iteracyjnie. Zorganizowane