Одним из основных недостатков искусственных нейронных сетей является медленное обучение, связанное с необходимостью вычисления большого количества коэффициентов. В статье показано, что обучение можно намного ускорить. Ускорение достигается за счет резкого сокращения числа обучающих образов. Кроме того, как для формирования признаков, так и для последующего распознавания объектов использован метод обратных образов, позволяющий обойтись без коэффициентов, что существенно сокращает объемы вычислений. При мгновенном обучении, как и при глубоком обучении, признаки формируются автоматически. Проведенные вычислительные эксперименты показали инвариантность предложенного метода не только к масштабированию и вращениям, но и к значительным деформациям распознаваемых объектов.