El problema de programación es la de calcular los pesos W de manera que se pueden hacer predicciones.
Para ello, el programa actúa como una máquina de aprendizaje, el cambio de pesos cuando se ha hecho una predicción equivocada, hasta que la totalidad de una secuencia de entrenamiento de los períodos de tiempo discreto se ha descrito con precisión. Supongamos que el uso de los pesos W una predicción RT se ha hecho en el XT de datos y YT es decir Supongamos, además, que la predicción es errónea (RT se sabe ya que los datos tiene que ver histórico en la secuencia de entrenamiento) Deje nuevos pesos W1 se calcularán de tal manera que donde A es un parámetro constante.
Es evidente que la predicción se hace la derecha, siempre y cuando se puede calcular W1. Tenemos y puesto que los pesos se normalizan Podemos separamos cada suma en tres partes según que la elección de la muestra depende de si X es mejor o peor que Y en el último período. Esto da entonces un algoritmo para cambiar los pesos cuando se ha hecho una predicción incorrecta.
Está claro que sólo pone correcta predicción a la vez y puede muy bien (ya menudo lo hace) lanzar algunas de las predicciones previas a cabo, es decir, algunas predicciones que eran correctos con los viejos pesos son mal con los nuevos pesos. La solución a esto es para recorrer la historia, poniendo derecha predicciones equivocadas que se producen hasta que la totalidad de la historia se puede predecir con un conjunto de pesos. Así, el método es iterativo y. por lo que merece la máquina de aprendizaje plazo.
El método de entrenamiento (los procedimientos de cambio de peso descritos anteriormente) puede demostrar a converger (es decir, cualquier historia puede ser lo describe con un conjunto de pesos) y una prueba formal se pueden encontrar en Nillson, Capítulo 5 (1965). Lo anterior es la unidad de cálculo de base, es decir, la comparación de las dos acciones. El resultado final es una predicción de su comportamiento relativo durante el próximo período. Esta unidad se utiliza luego en la predicción del rendimiento de todo un conjunto de acciones.
Después de haber discut