Известно, что технология реализации задач распознавания и принятия решений на основе классических нейронных сетей имеет ряд сложностей, среди которых необходимость наличия значительной по объему обучающей выборки; длительность и сложность алгоритмов обучения; сложности с выбором параметров структуры сети, таких как количество нейронов, слоев, связей, а также способа соединения нейронов; возможные сбои и не удачи во время обучения с необходимостью повторных изменений параметров сети и повторного обучения. В данной работе рассматривается возможность создания на основе алгоритмов метрических методов распознавания, в частности на основе алгоритма ближайшего соседа, многослойного персептрона с полной системой связей и с пороговой функцией активации. Такая возможность позволяет в итоге создать полносвязный многослойный персептрон, такие параметры которого, как количество нейронов, слоев, а также значение весов и порогов определяются аналитически. Также рассмотрена закономерность, определяющая распределение весовых и пороговых значений для второго и третьего слоя полученного многослойного персептрона, на основе которого предложен алгоритм вычисления пороговых и весовых значений многослойного персептрона, а также приведен пример, реализующий данный алгоритм. Также рассмотрены возможные применения полученных сетей для разных задач.
архитектуры нейронных сетей, метод ближайшего соседа, многослойный персептрон, обучение нейронных сетей, линейные нейронные сети, обучающая выборка