Изложены теоретические основы различных моделей искусственных нейронных сетей (ИНС) и их применения к актуальным задачам ассоциативной памяти, оптимизации и распознавания. Дан обзор многочисленных приложений ИНС в экспериментальной физике как для аппаратной реализации триггерных средств быстрого отбора событий, так и для последующего программного решения задачи распознавания данных траекторных измерений.

The theoretical foundations of numerous models of artificial neural networks (ANN) and their applications to the actual problems of associative memory, optimization and pattern recognition are given. This review contains also numerous using of ANN in the experimental physics both as the hardware realization of fast triggering systems for event selection and for the following software implementation of the trajectory data recognition.