Главная /
Логические нейронные сети /
Произведите оптимальное закрепление рецепторов за событиями для графического или "схемотехнического" представления "бабушкиной" нейронной сети для оптимального программирования нейросетевой приставки к компьютеру. Логические выражения, определяющие СПР: 1
Произведите оптимальное закрепление рецепторов за событиями для графического или "схемотехнического" представления "бабушкиной" нейронной сети для оптимального программирования нейросетевой приставки к компьютеру.
Логические выражения, определяющие СПР:
Правильный ответ:
порядок закрепления рецепторов:
x1, x4, x2, x6, x5, x3, x7
порядок закрепления рецепторов:
x1, x4, x2, x6, x5, x7, x3
порядок закрепления рецепторов:
x2, x4, x1, x6, x5, x7, x3
Сложность вопроса
88
Сложность курса: Логические нейронные сети
81
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Если бы не данные решения - я бы не смог решить c этими тестами интуит.
21 окт 2019
Аноним
Пишет вам помощник профессора! Тотчас заблокируйте ответы на интуит. Это невозможно
18 ноя 2015
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Задана нейронная сеть, которую следует обучить. Она не обладает ярко выраженной "слоистостью". Формирование "скобок" в порядке их вложенности в этом случае формируется в соответствии с длиной логической цепочки при трассировке отдельно каждого логического выражения, в котором они участвуют. Это определяет условную "слоистость" нейронной сети, при которой трассировка "скобок" производится так, чтобы "успеть собрать" логическое выражение не далее нейрона выходного слоя. Или, – чтобы динамические цепочки возбуждений заканчивались нейронами выходного слоя. Произведите трассировку данной логической нейронной сети по логическому описанию СПР в соответствии с вариантами задачи 4. Вводите дополнительные связи, если это необходимо. [Большая Картинка] Логическое описание СПР: y1 ∧ (y2 ∨ y3) → R1, y2 ∨ (y4 ∧ (y2 ∨ y3)) → R2, (y1 ∨ y3) ∧ (y2 ∨ y4) → R3
- # Пусть структура нейронной сети задана так (см. рисунок), что не только связей в ней может быть недостаточно, но и количества нейронов может не хватать для правильной трассировки. Выполните трассировку по логическому описанию СПР, добавляя динамически, если необходимо, новые нейроны. Такое добавление приводит к введению новых строк и столбцов в матрицу следования. Приведите окончательный вид такой матрицы. [Большая Картинка] Логическое описание СПР: y1 ∧ (y2 ∨ y3) → R1, y2 ∨ (y4 ∧ (y2 ∨ y3)) → R2, (y1 ∨ y3) ∧ (y2 ∨ y4) → R3
- # Экспертный Совет выделил четыре показателя для банковского мониторинга: z1– собственный капитал;z2– вклады населения;z3– объем вложений в культурные программы ЮНЕСКО;z4– объем прибыли. Тогда каждому банку В соответствует вектор его показателей B(z1, z2, z3, z4), лежащий в основе его рейтинга. Рейтинг банка может быть: R1– высокий, R2– средний, R3– низкий. Спроектируйте экран со скрытой координатной сеткой. Выделите области отображения каждого значения рейтинга, выполняя требования наглядности и эстетики. Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам из приведенного списка в соответствии с их рейтингом. Запомните координаты каждой точки, соответствующие банку. Известен рейтинг ряда крупных международных банков на основе их показателей: В1($45 млрд.; $25 млрд.; $10 млрд.; $5 млрд.) → R1 В2($25 млрд.; $12 млрд.; $5 млрд.; $2 млрд.) → R1 В3($20 млрд.; $15 млрд.; $2 млрд.; $3 млрд.) → R2 B4($10 млрд.; $12 млрд.; $6 млрд.; $1 млрд.) → R2 B5($20 млрд.; $1 млрд.; $0 млрд.; $0 млрд.) → R3 B6($1 млрд.; $0,5 млрд.; $0 млрд.; $0,1 млрд.) → R3
- # Ниже приведен рисунок. Установите, зависят ли уточненные предположения о происхождении человека от предположения, принятого первоначально? [Большая Картинка] Передаточная функция i -го нейрона определяется: Vi:= if V > h then if V < 1 then V else 1 else 0. Примите значения порогов: h = 0 для нейронов 1 – 5 и h = 0,3 для нейронов 6 – 10. Проведите расчет возбуждения нейронов. Положите V1= 0,8, V2= 0,1, V3= 0,1, V4= 1, V5= 1 .
- # Произведите трассировку нейронной сети заданной структуры для воссоздания обученной нейронной сети для игры в "железнодорожную рулетку". Веса связей нейронов выходного слоя положите равными обратной величине количества активных входов нейрона. Проверьте правильность "работы" нейросети. А1 = 0,8, А2 = 0,2, В1 = 0,4, В2 = 0,6. [Большая Картинка]