РЕЦЕНЗИЯ на магистерскую диссертацию Прус Анны Ивановны  “Разработка нейронной сети прямого распространения для решения задач прогнозирования и аппроксимации”   	В магистерской диссертации Прус Анны Ивановны рассматривается вопрос построения модифицированной сети линейной аппроксимации и её применение для решения задач аппроксимации и прогнозирования. Актуальность задачи определяется широким применением нейронных сетей прямого распространения для прогнозирования биржевых котировок ценных бумаг, нагрузок энергетических систем, моделирования различных технологических процессов и при решении задач распознавания образов.  	В магистерской диссертации Прус А.И. подробно рассмотрена теория многослойного персептрона и методов его обучения. Многослойный персептрон выбран как эталонная нейронная сеть прямого распространения. Далее в диссертации предложена модифицированная сеть линейной аппроксимации.  Разработан пакетный метод обучения для данной нейронной сети. Рассмотренные нейронные сети реализованы в среде Matlab. Для тестирования реализованных нейронных сетей рассмотрена задача аппроксимации функции двух переменных и задача классификации сортов вин по их химическому составу. Проведенный вычислительный эксперимент подтвердил работоспособность реализованных нейронных сетей. Магистерская диссертация имеет научную и практическую ценность. 	Текст магистерской диссертации Прус А.И. оформлен в соответствии с требованиями к магистерским диссертациям. По содержанию рецензируемой диссертации можно сделать следующие замечания: 1)	На стр. 17 автор пишет: «В связи с тем, что активационные функции гладкие, мы можем использовать направленные методы оптимизации, в том числе градиентные методы.» Однако, немного ранее автор приводит примеры активационных функций, некоторые из которых гладкими не являются. Из дальнейшего изложения становится ясно, что в работе использованы только гладкие активационные функции. 2)	На стр. 25 приводятся этапы алгоритма обучения многослойного персептрона. На мой взгляд, в тексте было бы уместно подчеркнуть, что представленные этапы являются частью итерационного процесса. 	По оформлению рецензируемой диссертации можно сделать следующие замечания: 1) В тексте диссертации присутствует небольшое количество опечаток. 	2) Обзор литературы можно расширить.  	 Указанные недостатки не снижают оценку магистерской диссертации 	Считаю, что магистерская диссертация Прус Анны Ивановны удовлетворяет требованиям к магистерским диссертациям по направлению “Прикладная математика и физика” и заслуживает оценки “отлично”. Её результаты могут быть опубликованы.   Рецензент кандидат физ.-мат. наук                                                                  Гордеев Д.Ф. старший инженер-программист ООО "Оракл Девелопмент СПБ".