Рассматривается задача моделирования случайных процессов с симметричной мерой Леви при помощи нейронной сети с обратной связью. Для представления безгранично делимой случайной величины используются дискретные симметричные случайные величины, получающиеся в результате вычитания пуассоновских случайных величин. Вычисление характеристической функции случайной величины производится при помощи обучения нейросети. Предложена эффективная архитектура нейронной сети, в которой состояниями входных нейронов являются независимые и одинаково распределенные случайные величины.