The paper deals with the application of CUDA-technology on software implementation of direct and reverse passes of artificial neural network (ANN) based on back-propagation algorithm. It is shown that introduction of «imaginary» neurons helps to adapt the topology of the neural network to be trained and calculated with CUDA-technology. It is proved that «imaginary» neurons do not affect on the calculations in the back propagation algorithm.В работе рассматривается применение CUDA-технологии в программной реализации прямого и обратного проходов искусственной нейронной сети (ИНС) на основе алгоритма обратного распространения ошибки. Показана правомерность добавления в слои ИНС «мнимых» нейронов, позволяющих адаптировать топологию нейронной сети для использования CUDA-технологии. При этом доказано, что введение «мнимых» нейронов не влияет на ход вычислений при выполнении алгоритма обратного распространения ошибки
