Сейчас одним из обсуждаемых вопросов работы искусственных нейронных сетей (ИНС) является вопрос изменения их работы при различных воздействиях на обучающие данные. Поскольку на практике известны такие примеры, то считается, что изменения в образцах обучающей выборки позволяют реализовывать неправильную классификацию, встраивать в программную систему ошибки и т.п. Но всегда ли можно это сделать? Почему возникает ошибка классификации? Получить удовлетворительные ответы на такие вопросы можно только опираясь на ту или иную математическую модель.
