Предложены анализ усовершенствования и расширения семейства алгоритмов для обучения многослойных нейронных сетей. Улучшенные алгоритмы используют спец. процедуру, которая поддерживает рекурсивную матричную инверсию для произвольной инициализации. Алгоритмы, которые первоначально разработаны по критерию минимизации квадратичной ошибки, расширены для нейронной сети в части максимизации по критерию относит. энтропии. Сравнение предложенных алгоритмов с их первоначальной версией показывает значительные улучшения, которые касаются сокращения количества локальных минимумов в течение процесса тренировки. Библ. 20.