2 , 3 , ... , M) oraz, że powtórzenia uwzględniamy wówczas, jeśli do poszczególnych klas należy więcej niż jeden obraz obiektów (i = 1 , 2 , 3 , ... , I0). Macierz będziemy nazywać i-tym obrazem i-tego obiektu należącego do m-tej klasy. Sieć ANN nie ma "klasycznego" zbioru wzorców klas stanów, z którymi można by porównywać obrazy stanów obiektów (por. rozdział 4 i 6). Wzorce klas są zakodowane w reprezentacji wag. Proces kojarzenia par: obraz wypowiedzi - wzorzec klasy, odbywa się więc w całej przestrzeni wag sieci.<br><br>&lt;tit&gt;8.7.3. Struktura obliczeniowa sieci neuropodobnej&lt;/&gt;<br><br>Każdy proces rozpoznawania musi zawierać tzw. etap uczenia. Jednym ze sposobów uczenia systemu