abstract: Работа посвящена разработке нового алгоритма для обучения без учителя и кластеризации. Предлагаемый алгоритм основан на псевдоинверсной нейронной ассоциативной памяти. Используя методы римановой геометрии, мы строим процедуру обобщенного усреднения на пространстве проекционных матриц постоянного ранга – это пространство изоморфно многообразию Грассмана. Данная процедура позволяет наделить неитеративные парадигмы нейронной ассоциативной памяти способностью к обобщению данных. В статье проводятся экспериментальные результаты для модельных данных, а так же рукописных цифр из базы данных
keywords: нейронные сети, ассоциативная память, многообразие грассмана