abstract: Работа посвящена развитию алгоритмов обучения нейронных сетей прямого распространения на основе нелинейного метода наименьших квадратов с псевдообращением. Рассматривается возможность применения формулы блочного псевдообращения матриц Клайна в алгоритмах обучения на основе декомпозиции вектора весов. Данный подход позволяет снизить вычислительные затраты за счет псевдообращения матриц малых размеров.
keywords: обучение нейронных сетей, нелинейный метод наименьших квадратов, блочное псевдообращение, блочные рекуррентно-итерационные процедуры