В работе представлено разработанное ПО, реализующее процесс анализа данных с помощью искусственной нейронной сети на основе ряда Вольтерра. Реализован алгоритм динамического построения сети данного типа. Рассмотрены схема функциональной структуры ПО и диаграмма основных классов нейросетевой библиотеки. Проведена апробация ПО на примере данных о солнечной активности, в ходе которой установлена его работоспособность.

В статье рассмотрена генерация текста как подход, применяющийся для автоматического получения ответов на заданные вопросы. Для реализации диалоговой модели была собрана обучающая выборка и проведена ее предварительная подготовка. Описан процесс создания модели Sequence-to-Sequence, в основе которой лежит рекуррентная нейронная сеть LSTM. Модель реализована с помощью библиотеки Tensorflow. Обучение сети проводилось с применением технологии CUDA на облачном сервере Amazon. Представлены результаты работы модели на похожих диалогах.