Эта тема посвещена одной из моделей искуственного [url=http://ru.wikipedia.org/wiki/Нейрон]нейрона[/url] - Перцептрону.

Для тех кто незнаком с данным термином:
http://ru.wikipedia.org/wiki/��ерцептрон

Перцептро?н, или персептрон (англ. perceptron от
лат. perceptio — восприятие; нем. perzeptron) —
математическая и компьютерная модель восприятия
информации мозгом (кибернетическая модель мозга),
предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1957 году и
реализованная в виде электронной машины «Марк-1» в
1960 году. Перцептрон стал одной из первых моделей
нейросетей, а «Марк-1» — первым в мире нейрокомпьютером.
Несмотря на свою простоту, перцептрон способен обучаться и
решать довольно сложные задачи.

Алгоритм обучения перцептрона:
Обозначения:
P — индекс вектора
обучающей выборки.
F-порог
d-желаемое значение
y-действительное значение сети
Wi - вес
S-сумма
Xp - вектор обучающей выборки
C-количество значений выборки
n-Индекс компонента выборки
Xnp-значение выборки

1) Задаем F (порог) и C (количество значений выборки)
2) Подаем на вход компоненты 1й части вектора обучающей
выборки Xp = (X1p, ..., Xnp), p=1;
3) Если Wi неизвестны, подбираем случайный Wi для каждого компонента выборки
4) умножаем каждый Wi на соответствующий компонент выборки
5) сумируем полученные значения (S+=Wi(n)*Xnp)
6) если S больше F, выход сети равен 1, если меньше -1
7) Сравниваем выход сети с желаемым значением,
Если y == d (как и надо), то p=p+1, переходим на шаг1 и обрабатываем следующий вектор.
Иначе — шаг 3.
8) Новое значение i-веса: Wi(n) = Wi(n) + d*Xnp.
p=p+1, шаг 1

Собственно это и есть весь процесс обучения перцептрона.

Проверить "знания" перцептрона можно так:
1) Порог F и Wi должны быть известны
2) умножаем каждый Wi на соответствующий компонент выборки
3) сумируем полученные значения (S+=Wi(n)*Xnp)
4) если S больше F, выход сети равен 1, если меньше -1
---
Автор статьи: G.N.C.
---
ALLcode - кодировка для нейронных сетей, с учетом произношения, поддерживающая Английский, Русский, Белорусский, Украинский языки.

Я в основном для распознования образов их использую, можно вламывать капчу например и т.п. Область применения очень обширна. В том примере скрипт отличает квадраты от прямых, его можно легко "обучить" распозновать треугольники и т.п.

Немного обновил тему.

-ЙоЖеГ-, очень сложно написать человеческим языком это. Что именно неясно?

В Авторе статьи ссылка была.
---
Если все не ясно, то по порядку:
Что такое перцептрон ясно?