Главная /
Логические нейронные сети /
Сформируйте обученную нейронную сеть по логическому описанию СПР с помощью множества нейроподобных элементов. Кроме необходимого количества рецепторов и нейронов выходного слоя, допускается использование минимального числа промежуточных, "скрытых" нейроно
Сформируйте обученную нейронную сеть по логическому описанию СПР с помощью множества нейроподобных элементов. Кроме необходимого количества рецепторов и нейронов выходного слоя, допускается использование минимального числа промежуточных, "скрытых" нейронов. Используйте оптимальное закрепление рецепторов. Определите значения весов связей (см. Лекцию 10) так, чтобы значения возбуждения нейронов выходного слоя принадлежали диапазону [0, 1]
. Решение представьте в виде матрицы следования.
Логическое описание СПР:
Правильный ответ:
Сложность вопроса
94
Сложность курса: Логические нейронные сети
81
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Пишет вам преподаватель! Тотчас заблокируйте сайт vtone.ru с ответами intuit. Немедленно!
23 июл 2020
Аноним
Зачёт защитил. Бегу в клуб отмечать экзамен интуит
31 мар 2020
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Произведите обучение (трассировку) изображенной на рисунке многослойной нейронной сети по структурированному (скобочному) логическому описанию СПР. Результат трассировки отобразите на матрице следования. Сформируйте значения весов связей в соответствии с прообразом логической операции, реализуемой нейроном. [Большая Картинка] Логическое описание СПР: y1 ∧ (y2 ∨ y3) → R1, y2 ∨ (y4 ∧ (y2 ∨ y3)) → R2, (y1 ∨ y3) ∧ (y2 ∨ y4) → R3
- # 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-h \\ V_i = \left \{ \begin{array}{ll} V, & \mbox{если } V \ge 0 \\ 0, & \mbox{в противном случае} \end{array}\right \end{array} Рекомендуется принять h = m-1, где m– количество активных входов нейрона (в данном случае m = 3).
- # Совершите путешествие между населенными пунктами, выбрав маршрут с помощью логической нейронной сети. Задайте маршрут следования из пункта 4 в пункт 2. Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
- # Рассмотрите аспекты "коллективного" поведения объектов "живого" моделирования. Мониторы сегмента локальной вычислительной сети с прикрепленными к ним средствами цифрового видеоввода установлены в пределах видимости друг друга. На экранах мониторов – "живые" (реагирующие) объекты.
- # Исследуйте значения исходных данных x1= x2= x3= x4= 1 . Рассчитайте и объясните "ответы" нейронной сети. Нейронная сеть отображена матрицей следования: [Большая Картинка]