Проведено сравнение нейронных сетей прямого распространения и рекуррентных модификаций для решения задачи построения прогнозов непрерывных значений для математического ожидания, дисперсии, коэффициентов асимметрии и эксцесса конечных нормальных смесей. Рассмотрены <nobr>$14$</nobr> различных архитектур нейронных сетей, включая и <span style="font-family: Serif">LSTM</span> (Long-Short Term Memory). Для повышения скорости обучения использованы высокопроизводительные вычислительные средства. Продемонстрировано, что на рассматриваемых данных наилучшие результаты для всех моментных характеристик в смысле качества прогнозирования в стандартных метриках (среднеквадратичная ошибка, функция потерь, средняя абсолютная ошибка) достигаются с использованием двух рекуррентных архитектур — с одним скрытым слоем из <nobr>$100$</nobr> нейронов и тремя слоями по <nobr>$50$</nobr> нейронов.
рекуррентные нейронные сети, прогнозирование, глубокое обучение, высокопроизводительные вычисления