Рассматриваются модели управления рекуррентной нейронной сетью движением объекта по полю с препятствиями. С помощью генетического алгоритма созданы две нейронные сети разной сложности. Для каждой сети описаны алгоритмы обучения с подкреплением. Проводятся сравнения эффективности их работы.

Consider control model recurrent neural network moving object on a field with barrier using a recurrent neural network. Via genetic algorithm create two neural network different complexity. For each neural network describe algorithm reinforcement learning. Comparison of the effectiveness of their work.