В. А. Березнев ,   О. М. Шахильисламов Вопросы моделированияи анализа в задачах принятия решений. Сб.статей. Отв. ред.: доктор физ.-матем. наук В.А.Березнев, доктор физ.-матем. наук В.Г.Карманов, доктор физ.-матем. наук А.А.Третьяков. М.: ВЦ РАН, 2000. 163 с. , 01.2000 , с. 94-105, язык: русский  Аннотация Практическое использование обучения на примерах и, тем более, моделирование такого обучения ставят на первый план вопрос о том, как долго следует обучать систему (человека или машину), чтобы в дальнейшем она могла безошибочно (или, как правило, безошибочно) распознавать предъявляемые ей объекты. В обычной практике длительность обучения принято объяснять способностями обучаемого и профессионализмом учителя. Иное дело, когда речь идет об обучении системы искусственного интеллекта. В этом случае, имея возможность задавать различные значения параметров модели, хотелось бы достичь максимально быстрой обучаемости системы.  Ключевые слова обучение распознаванию образов, обучаемая распознающая система, модель персептрона, длина обучающей последовательности, персептрон Розенблатта (Rosenblatt), теорема Новикова (Novikoff), системы искусственного интеллекта.