最も反応したニューロンのみを更新する勝者総取りを行う競合学習を紹介しました. Competitive Learning(ハード競合学習)と言います. この手法には幾らか欠点があり、初期値が悪すぎると常に非アクティブなユニット(ニューロン)となってしまい何もせずにdead units(neuron)として学習を終えてしまう可能性があります.この場合はそれらはエラーを抑えるような働きをすることもすることなく学習が終わってしまいます. これは初期値のせいでもあるため、初期値を入力データからランダムに選択するようなことをすることで改善される可能性があります. また初期値に強く依存して学習のたびに結果が全く異なってしまう可能性があります. Competitive Learning(ソフト競合学習)を導入してwinner-take-mostという形である程度似ているものや近いものにも更新をかけることで上記のような問題を解決することができます.