abstract: Рассмотрены структура и процедура обучения рекуррентной нейронной сети (НС) с множественной обратной связью, сгруппированной в нескольких слоях сети. Особенность ее сравнительно с простой рекуррентной искусственной НС (ИНС) состоит в том, что временн∉е соотношения обеспечиваются нейронами, которые сгруппированы в трех слоях обратной связи, что увеличивает возможности ИНС. Обратные связи обеспечивают локальную и общую формы рекуррентности через нелинейные обрабатывающие элементы. В слоях обратной связи взвешенные суммы задержанных выходов скрытого и выходного слоев подаются через определенные активационные функции (и настраиваемые веса) на нейроны с прямым распространением сигнала. Показаны процедуры обучения ИНС (включая обучение в реальном времени), основанные на алгоритме обратного распространения во времени. Для рекуррентной НС с множественной обратной связью (РНС_МОС) построена "присоединенная" модель ИНС, уменьшающая вычислительную нагрузку построения алгоритма обучения ИНС.
keywords: нейросеть, модель, структуры, локальность, рекуррентность, обучение рв, чувствительность