zakładamy, że dla każdej klasy jest równa liczba powtórzeń). Proces uczenia sieci jest zwykle zaimplementowany dwuetapowo, zgodnie z ideą metody Delta. Pierwszy etap rozpoznawania, tzw. krok w przód, polega na aktywowaniu elementów struktury sieci. Dokonuje tego procedura typu ForwardStep (propagacja w przód). Dane wejściowe stanowią obrazy sygnałów diagnostycznych z ciągu uczącego. Po pobudzeniu wejścia sieci, każda jednostka aktywuje się zgodnie ze wzorem <gap> gdzie n = 1 , 2 , ... , N , N - liczba warstw, i , k - indeksy określające numer elementu, ki - indeks określający połączenie wagowe między elementami z sąsiednich dwóch warstw. Przyjmuje się, że pierwsza litera oznacza element z wyższej, a druga litera - z niższej