前述のとおり、勝者ニューロンに近いニューロンは、勝者ニューロンと共に更新されます。ニューロンのトポロジはさまざまなものを選択できます。同様に、勝者ニューロンに近いニューロンを計算するために、さまざまな距離の式を選択できます。使用して作成できます。つの学習フェーズで使用する変数を定義します。調整フェーズの近傍距離これらの値は、学習と適応に使用されます。個のニューロンがあるようにするとします。このネットワークを得るためのコードは次のとおりです。3]);学習するベクトルは次のとおりとします。1.8];次を使用して、ネットワークを構成し、データを入力してこのすべてをプロットできます。configure(net,P);plotsompos(net,P)緑色の点は学習ベクトルです。初期化によって、初期重みが入力空間に広がります。これらは最初、学習ベクトルから少し離れていることに注意してください。(negdist)、重み付けされた入力が求められます。