1. k= 1; m= 0. Запоминаем веса связей.

2. После цикла предъявлений образов сравниваем веса связей с запомненными. Если текущие веса совпали с запомненными, то произошло зацикливание. В противном случае переходим к шагу 3.

3. m=m+ 1. Если m<k , то переходим ко второму шагу.

4. k= 2k;m= 0. Запоминаем веса связей и переходим к шагу 2.

Поскольку длина цикла конечна, то при достаточно большом k зацикливание будет обнаружено.

Для использования в обучении сети обратного функционирования, необходимо переписать второй шаг алгоритма обучения в следующем виде.

2. Проводим цикл предъявления примеров. Для каждого примера выполняется следующая процедура.

2.1. Если сеть выдала правильный ответ, то переходим к шагу 2.5.

2.2. Если на выходе персептрона ожидалась единица, а был получен ноль, то на выход сети при обратном функционировании подаем Δ=-1.

2.3. Если на выходе персептрона ожидался ноль, а была получена единица, то на выход сети при обратном функционировании подаем Δ=1.

2.4. Проводим шаг обучения с единичными параметрами.

2.5. Переходим к следующему примеру. Если достигнут конец обучающего множества, то переходим к шагу 3, иначе возвращаемся на шаг 2.1.

На рис. 19в приведена схема обратного функционирования нейрона второго слоя персептрона. Учитывая, что величины входных сигналов этого нейрона равны нулю или единице, получаем эквивалентность модифицированного алгоритма исходному. Отметим также, что при обучении персептрона впервые встретились не обучаемые параметры — веса связей первого слоя.