摘要：
在人的视网膜、脊髓中有一种现象，当一个神经细胞兴奋后，会对周围神经细胞产生抑制作用。极端情况下，不允许其他细胞兴奋，这就是上文提到的学习规则中的胜者为王。竞争学习算法分为3步：向量归一化输入的模式向量X和竞争层各细胞的内星权向量Wj(j-1,2,...,m)都是进行归一化。并且每次迭代都要进行归一化操作。寻找获胜神经元竞争层各细胞的内星权向量Wj(j-1,2,...,m)与输入向量X进行相似度比较，不论是用欧氏距离，还是夹角法，（由于X和W都已归一化，）得到的结论都是：与X点积最大的Wj对应的竞争层的细胞j中获胜者。网络输出权值调整获胜神经元的输出为1，其他细胞的输出为0。只有获胜细胞才可以调 阅读全文
