Обучение искусственных нейронных сетей на предельно малых выборках из одного-двух примеров

Рассмотрена на примерах проблема снижения объемов обучающей выборки до минимально возможных размеров. Показано, что обучение на одном примере возможно при заранее построенной модели среднестатистического образа «Свой». Увеличение числа примеров до 2, 3, ? позволяет уточнить границы допустимых значений биометрических параметров модели «Свой». Сделан вывод о возможности технической реализации близкого к идеальному алгоритму обучения на одном или двух примерах.