jak na rysunku 8.5. Jest to sieć jednowarstwowa. Każde wejście tej sieci jest połączone z każdym jej elementem. Sygnał w niej płynie do przodu, czyli od wejścia do wyjścia sieci. Sygnał wyjściowy tworzy wektor lub macierz Y o rozmiarze równym liczbie elementów ciągu uczącego. Obiektem podlegającym uczeniu jest tutaj macierz wag <gap>, a ciąg uczący ma postać <gap> gdzie <gap> są k-elementowymi wektorami oznaczającymi wymagane zestawy odpowiedzi sieci na wymuszenie dane odpowiednimi obrazami sygnałów wejściowych <gap>. Metodą uczenia zastosowaną tutaj jest metoda Delta, która dla jednej warstwy neuronów ma formułę bardzo prostą i można ją przedstawić w postaci macierzowej <gap> przy czym końcowy indeks