В книге американского автора в общедоступной форме излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Описаны структура нейронных сетей и различные алгоритмы их настройки. Отдельные главы посвящены вопросам реализации нейронных сетей. Для специалистов в области вычислительной техники, а также студентов соответствующих специальностей вузов.

Принцип машины Больцмана может быть перенесен на сети практически любой конфигурации, хотя устойчивость не гарантируется. Для этого достаточно выбрать одно множество нейронов в качестве входов и другое множество в качестве выходов. Затем придать входному множеству значения входного вектора и предоставить сети возможность релаксировать в соответствии с описанными выше правилами 1 и 2.

Процедура обучения для такой сети, описанная в [5], состоит из следующих шагов:

1. Вычислить закрепленные вероятности.

а) придать входным и выходным нейронам значения обучающего вектора;
б) предоставить сети возможность искать равновесие;
в) записать выходные значения для всех нейронов;
г) повторить шаги от а до в для всех обучающих векторов;
д) вычислить вероятность , т. е. по всему множеству обучающих векторов вычислить вероятность того, что значения обоих нейронов равны единице.

2. Вычислить незакрепленные вероятности.

а) предоставить сети возможность «свободного движения» без закрепления входов или выходов, начав со случайного состояния;
б) повторить шаг 2а много раз, регистрируя значения всех нейронов;
в) вычислить вероятность , т. е. вероятность того, что значения обоих нейронов равны единице.

3. Скорректировать веса сети следующим образом: ,

где ?wij – изменение веса wij, ? – коэффициент скорости обучения.