О сходимости алгоритма стохастического градиента в задаче обучения нейронных сетей

Исследуется сходимость алгоритма стохастического градиента при общих предположениях. Полученные результаты применяются к алгоритмам обучения с учителем в нейронных сетях с прямым распространением сигнала. Выведены достаточные условия локальной сходимости последовательности оценок неизвестных параметров и глобальной сходимости почти наверное и в среднеквадратичном последовательности значений критерия.