Решил вот попробовать реализовать на С++ самообучающуюся сеть Хопфилда, как водится однослойную. 
В инете можно про неё найти много всякого и интересного. 

Но как только начал реализовывать алгоритм наткнулся на следующие проблемы:

1.) Как инициализировать матрицу весов?

Где-то пишут что в качестве весов присваиваются небольшие случайные значения при этом вес аксона, на который подаётся сигнал нейрона-"хозяина" должен быть 0(а где-то пишут что должен быть равен 1)

Где-то приводится формула, формулирование условий в которой я понять не могу(преднейронный аксон, постнейронный аксон - откуда? У меня однослойная сеть :( )

Где-то говорится что веса по умолчанию равны нулю, кроме как на главной диагонали - там веса равны единице

В общем полный разброд и шатание.

2.) как выбирают пороговую величину у нейрона?

На этот вопрос даже разброда и шатания нет - полная тишина :(

2.) Нейрон какого типа надо использовать или это всё равно в общем-то?

Сегодня нарыл таки книгу, в которой мне сделали откровение, что для нейронов с линейной функцией и нелинейной функцией разные формулы корректировки весов.

Очень буду признателен, если народ подскажет какую книгу надо почитать или пошлет куда-нить, куда гугол меня пока не посылал, почитать умных людей 

ЗЫ: в большей степени меня волнует первые два вопроса конечно, ибо по ним в инете глушняк и тишина и в книгах с теорией я для себя ответа не нашёл.

Тоже начал всерьез увлекаться этой темой) Пока точно ответить не могу, а ты в курсах на Intuit.ru не смотрел? Там курса четыре по сетям.. Щщас гляну...

Чего-нибудь в духе http://www.intuit.ru/department/ds/neuronn...s/free/8/2.html - не поможет? Я просто еще не доэволюционировал до туда  

Извиняюсь за долгое молчание. Завальчик был.

Ни, не помогло. Там в общем-то теория описана хорошо. Но ни один из заданных мной практических вопросов там не рассматривается :(

неужто никто незнает?!