Darbe aprašytas modelis, naudojant aktyvacijos funkcijas su Gauso branduoliais. Vienu atveju buvo paimtos aktyvacijos funkcijos, maksimizuojančios Shannon entropija, kitu – maksimizuojančios Renyi entropiją. Manoma, kad tokio tipo funkcijos turėtų geriau tikti prognozavimui. / In this thesis a novel technique is used to construct sparse generalized Gaussian Kernel regression model- so called neural network. Kernel which maximize Renyi entropy is used too. Experimental results obtained using these models are promising.