Разработаны градиентные алгоритмы обучения весов радиальнобазисной нейронной сети для решения краевых задач математической физики. Проведено экспериментальное исследование разработанных алгоритмов. Показано, что алгоритм сопряженных градиентов для минимизации квадратичного функционала позволяет достичь большей точности за меньшее время.
радиальнобазисная нейронная сеть, краевая задача математической физики, градиентные методы обучения, квадратичный функционал