У меня есть код обучения нейронной сети методом (back propagation), где порог нейронов в процесе обучения меняеться согласно :    T[i](n+1) = T[i](n) - alpha * Ai + gamma * ( T[i](n) - T[i](n-1) )
Я пытался найти в Internet'е объяснение этому, но ничего не нашел. 
??????? 


 W[i,j](n+1) = W[i,j](n) + alpha * Ai * Sj + gamma * ( W[i,j](n) - W[i,j](n-1) )
 T[i](n+1) = T[i](n) - alpha * Ai + gamma * ( T[i](n) - T[i](n-1) )
  
Ai = f'(WSi) * (expected_output_i - si) for output layer 
Ai = f'(WSi) * SUM( Ak * W[k,i] )       for others