The paper deals with a description of a constructive neural network based on gradient initial setting of its weights. The network has been used as a pattern classifier of two dimensional patterns but it can be generally used to n x m associative problems. A network topology, processes of learning and retrieving, experiments and comparison to other neural networks are described.
In this article, the concept of moralistic fallacy introduced by B. D. Davis is elaborated on in more detail. Th e main features of this fallacy are discussed, and its general form is presented. Th e moralistic fallacy might have some undesirable outcomes. Some of them might even be in direct confl ict to the original moral position. If this occurs, it is possible to characterize it as a paradox of moralistic fallacy. Th e possibility of this paradox provides a further reason not to prevent any scientifi c inquiries and not to depict any knowledge as dangerous. and V článku je rozveden koncept moralistického omylu, který předložil B. D. Davis. Jsou diskutovány základní charakteristiky tohoto omylu s cílem představit jeho obecnou formu. Moralistický omyl má přitom nechtěné následky, z nichž některé dokonce mohou být v přímém rozporu s původní morální pozicí, která stojí v začátku tohoto samotného omylu. Pokud takovýto stav nastane, lze ukázat, že moralistický omyl způsobuje paradox. Možnost takovéhoto paradoxu pak poskytuje důvod k tomu, aby bylo odmítnuto omezování vědeckého zkoumání a aby nebyla žádná znalost charakterizována jako nebezpečná.