Об'єктом дослідження є рекурентні нейронні мережі з асоціативною пам'яттю. Метою роботи є розробка адаптивного алгоритму навчання автоасоціативної рекурентної нейронної мережі. Методи дослідження - аналіз літератури та Internet-джерел. Були розроблені модифікації алгоритму навчання мережі Хопфілда, що вирішують задачу адаптивного навчання, а також покращують роботу мережі. НЕЙРОННА МЕРЕЖА, МЕРЕЖА ХОПФІЛДА, АДАПТИВНЕ НАВЧАННЯ, АСОЦІАТИВНА ПАМ'ЯТЬ, РОЗПІЗНАВАННЯ ОБРАЗІВ Объектом исследования являются рекуррентные нейронные сети с ассоциативной памятью. Целью работы является разработка адаптивного алгоритма обучения автоассоциативной рекуррентной нейронной сети. Методы исследования - анализ литературы и Internet-источников. Были разработаны модификации алгоритма обучения сети Хопфилда, решающие задачу адаптивного обучения, а также улучшающие работу сети. НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, СЕТЬ ХОПФИЛДА, АДАПТИВНОЕ ОБУЧЕНИЕ, АССОЦИАТИВНАЯ ПАМЯТЬ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ The object of the study is recurrent neural networks with associative memory. The goal is to develop an adaptive learning algorithm of autoassociative recurrent neural network. Methods of research are analysis of literature and Internet-sources. Hopfield network learning algorithm modifications were developed, which solve the problem of adaptive learning and improve network performance. NEURAL NETWORK, HOPFIELD NETWORK, ADAPTIVE LEARNING, ASSOCIATIVE MEMORY, PATTERN RECOGNITION
