Сеть Хэмминга

>

restart;

>	with(LinearAlgebra):

>	f:= (i,j) -> if (i=j) then 1 else -epsilon fi: # Веса 2-го слоя

>	y:=Vector # Распознаваемый образец

>	([-1,-1,-1, 1,-1]):

>	poslin:=(x) -> if (x<0) then 0 else x fi: # Positiv Linear Function

>	x[1]:=[-1,-1,-1,-1,-1]: # Набор данных

>	x[2]:=[-1, 1,-1,-1,-1]:

>	x[3]:=[-1,-1, 1,-1,-1]:

>	x[4]:=[-1, 1, 1,-1,-1]:

>	m:=4:          # Число данных (число нейронов выхода)

>	N:=nops(x[1]); # Длина вектора (число нейронов входа)

>	epsilon:=1/4:  # Внедиагональный элемент 2-го слоя <1/(m-1)

>	b:=Vector(4,N):# Вектор смещения

>	W1:=Matrix([seq(x[i],i=1..m)]): # Матрица весов 1-го слоя

>	W2:=Matrix(4,f):                # Матрица весов 2-го слоя

>	ff:=(x)->1-x/N;

>	РасстояниеНэмминга:=(b-W1.y)/2:

>	p:=map(ff,РасстояниеНэмминга);

>	p:=evalf(map(poslin,W2.p));#Запустить эту строчку несколько раз