Главная /
Логические нейронные сети /
Для варианта логического описания системы принятия решений (СПР) при игре в "железнодорожную рулетку" (Лекция 9) постройте электронную схему СПР на данной логической матрице, отображающей некоторую регулярную структуру связей внутри множества логических э
Для варианта логического описания системы принятия решений (СПР) при игре в "железнодорожную рулетку" (Лекция 9) постройте электронную схему СПР на данной логической матрице, отображающей некоторую регулярную структуру связей внутри множества логических элементов. Оставленные связи говорят об использовании предусмотренных "проводочков", остальные "проводочки" "перекушены".
Логическая матрица имеет вид:
вопросПравильный ответ:
Сложность вопроса
79
Сложность курса: Логические нейронные сети
81
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Экзамен сдал на 5. лол
04 дек 2020
Аноним
Экзамен сдан на зачёт.!!!
14 май 2019
Аноним
Это очень намудрённый тест intuit.
13 сен 2016
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Что лежит в основе формирования однослойных, тем более, - совершенных нейронных сетей, отображающих явное задание таблиц с автоматической интерполяцией?
- # Рассмотрите на уровне аванпроекта интеллектуальную систему охраны, надзора и персонального обслуживания клиентов. Укажите основные принципы, лежащие в основе системы распознавания "свой - чужой".
- # Рассмотрите на уровне аванпроекта интеллектуальную систему охраны, надзора и персонального обслуживания клиентов. Укажите основные принципы, лежащие в основе объекта - контролера на контрольно-пропускном пункте (КПП) войсковой части или предприятия.
- # Для построения системы принятия решений (СПР) предлагается нейронная сеть заданной структуры. В предположении, что для СПР достаточна однослойная нейронная сеть, составьте обобщенные эталоны для ее обучения (трассировки) по логическому описанию СПР. (x1 ∧ x2) ∨ (x1 ∨x3) → R1, (x2 ∧ x4) ∨ (x3 ∧ x4) → R2, (x1 ∨ x3) ∧ x4 → R3
- # Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Участкового Уполномоченного и передаточной функцией \begin{array}{l} V=\sum_j V_j \\ V_i = \left \{ \begin{array}{ll} V, & \mbox{если } V \ge h \\ 0, & \mbox{в противном случае} \end{array}\right \\ h=0,5 \end{array} [Большая Картинка] Положите веса связей равными обратной величине количества входов нейрона. Максимально возбудите нейрон Х = Иван . Проанализируйте "ответ" нейронной сети.