багатокрокове прогнозування, многошаговое прогнозирование ; градієнти, градиенты ; нейроуправління, нейроуправление ; рекурентні нейронні мережі, рекуррентные нейронные сети

Для нейромереж прямого поширення розроблено метод навчання «прогнозуюче поширення в часі», що дозволяє збільшити точність багатокрокових прогнозів. Для рекурентних нейромереж розроблено метод псевдорегуляризації градієнтів для керування нормою сигналу зворотного поширення у часі, що дозволяє зменшити ефект зникнення градієнтів і збільшити точність довгострокових прогнозів. Розроблений метод псевдорегуляризації градієнтів адаптовано для задач нейроуправління. Визначено метод керування нормою градієнтів під час навчання нейроемуляторів, що дозволило підвищити якість навчання нейроконтролерів за рахунок подолання проблеми зникнення градієнтів у зв'язці «нейроконтролер +нейроемулятор», що представляє собою глибоку нейронну мережу.

• УДК // Автоматика. Техніка автоматичного керування і регулювання. Високі технології. Смарт-технології
• УДК // Нейронні мережі