Составьте логическую нейронную сеть на основе "электронной" схемы. Воспользуйтесь передаточной функцией

Сохраните информацию о нейронах, прообразом которых были конъюнкторы. Зафиксируйте для них высокое значение порога h = 1,4, обусловленное допустимым нижним уровнем достоверности событий (≅ 0,7) и количеством активных входов. Для остальных нейронов положите h = 0 .

Исходная "электронная" схема имеет вид:

Правильный ответ:

• # Для данной "электронной" схемы составьте схему системы принятия решений, предполагая, что исходные данные представляют собой достоверность высказываний о событиях. N1 и N2 – передаточные функции, приближенно заменяющие операции ∧ и ∨ (прототипы нейронов). [Большая Картинка]
• # Для правильной совершенной нейронной сети, используемой в бабушкиной СПР 1. x1 ∧ x4 →​ R1= "Прогулка на велосипеде"; 2. (x1 ∧ x6) ∨ (x2 ∧ x4) →​ R2= "Шахматы"; 3. (x2 ∧ x5) ∨ (x1 ∧ x7) →​ R3= "Верховая езда"; 4. (x1 ∧ x5) ∨ (x2 ∧ x6) →​ R4= "Байдарка"; 5. x3 ∧(x4 ∨ x6) →​ R5= "Дискотека"; 6. (x2 ∧ x7)∨ (x3 ∧ (x5 ∨ x7)) →​ R6= "Пешая прогулка" исследуйте и обсудите возможность применения данной передаточной функции на основе анализа эталонных ситуаций. Передаточная функция имеет вид: \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 \end{array} (Значение h позвольте выбрать бабушке самой так, чтобы не морочить себе голову анализом ненулевых значений возбуждения.)
• # Для выполнения алгоритма трассировки необходимо предварительно построить матрицу следования, отображающую все потенциальные статические пути возбуждения, ведущие от нейронов-рецепторов, "участвующих" в логическом выражении, к нейрону выходного слоя, соответствующего решению. Для логического выражения в описании СПР постройте матрицу следования для обучения первому эталону, предварительно введя транзитивные и дополнительные связи. Система логических выражений: x1 & x2 & x3 →​ R1, x2 & x3 & x4 →​ R2, x1 & x3 & x4 →​ R3 Матрица следования: [Большая Картинка]
• # Для передаточной функции V_i:=\left \{ \begin{array}{ll} V, & \mbox{при } V \ge h, \\ 0, & \mbox{в противном случае;} \end{array}\right h=0,5 произведите верификацию нейросети, задавая допустимые комбинации единичных значений аргументов (эталонные ситуации). Нейросеть, полученная в результате трассировки матрицы следования: [Большая Картинка]
• # Воспользуйтесь нейронной сетью Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке, [Большая Картинка] при передаточной функции \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 \end{array} и при h = 0,25 . Максимально возбудите нейроны Х = Иван, Y = Василий . Проанализируйте "ответы" нейросети.