На рис.2.13 показана упрощенная версия прямого действия сети встречного распространения. На нем иллюстрируются функциональные свойства этой парадигмы. Полная двунаправленная сеть основана на тех же принципах, она обсуждается в этом разделе позднее.
Нейроны слоя0 (показанные кружками) служат лишь точками разветвления и не выполняют вычислений. Каждый нейрон слоя0 соединен с каждым нейроном слоя1 (называемого слоем Кохонена) отдельным весом wmn. Эти веса в целом рассматриваются как матрица весов W. Аналогично, каждый нейрон в слое Кохонена (слое1) соединен с каждым нейроном в слое Гроссберга (слое2) весом vnp. Эти веса образуют матрицу весов V. Все это весьма напоминает другие сети, встречавшиеся в предыдущих подразделах, различие, однако, состоит в операциях, выполняемых нейронами Кохонена и Гроссберга.
Рис. 2.13. Сеть встречного распространения
Как и многие другие сети, встречное распространение функционирует в двух режимах: в нормальном режиме, при котором принимается входной вектор x и выдается выходной вектор y, и в режиме обучения, при котором подается входной вектор и веса корректируются, чтобы дать требуемый выходной вектор.