Анотация: У статті запропоновані архітектура та алгоритм навчання модульної нейронної мережі, прихований шар якої сформований узагальненою регресійною та радиально-базисною нейронними мережами, що паралельно підключені до вхідного шару та навчаються незалежно одна від одної, а у вихідному шарі відбувається оптимізація по точності виходу мережі відносно навчального сигналу. Пропонуєма модель, поєднуючи у собі нейронні мережі, засновані на пам’яті та оптимізації, забезпечує високу точність алгоритму як на початкових етапах навчання, так і з ростом вибірки даних у реальному часі.

Ключові слова: радиально-базисна нейронная мережа, узагальнена регресійна нейронна мережа, нейронна мережа, заснована на оптимізації, нейронная мережа, заснована на пам’яті, модульна нейронна мережа