Rule-based neural networks

Во первых, важным моментом является внесение в подобную структуру веса, на каждое ребро. Каждый вес будет отражать вероятность отношения того, или иного элемента к группе других

И чем же это отличается от "обычной" нейронной сети?

Сейчас же, имея представленную выше структуру, есть возможность построить нейросеть которая была бы не только эффективной, но и доступной для понимания окружающих её же механизма.

В чем вы измеряете эффективность? Где, собственно, результаты этих измерений на конкретной задаче для вашего варианта нейронной сети, какой-нибудь традиционной нейронной сети и "традиционного" алгоритма машинного обучения (т.е., не сетке)?

Соответственно в первые дни человек получает именно такое меню, но с «знакомством» нейросети с предпочтениями пользователя, вес связывающий завтрак и омлет становится меньше, а вес связывающий завтрак и кашу увеличивается.

Каким конкретно образом это происходит? Какой алгоритм изменения весов используется?

Тема обучения не раскрыта. Статья закончилась не начавшись. Пример бы какой обучения привели что ли, показали пример работы, как обучать нейросети, построенные на правилах, и какие там другие правила могут быть, кроме логических модулей, тоже непонятно…