Главная /
Логические нейронные сети /
Почему при решении задач трассировки веса связей сформированы таким "странным" образом?
Почему при решении задач трассировки веса связей сформированы таким "странным" образом?
вопросПравильный ответ:
системы принятия решений используют исчерпывающие множества событий. При замене логических операций операцией суммирования следует полагать, что логическая операция ∨ соответствует операции ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ. Тогда сумма значений сигналов на входе нейрона, при корректном задании исходных данных, не превышает единицы. Чтобы уравнять значения возбуждения всех нейронов, обратив их в единичный диапазон, при выполнении аналога конъюнкции необходимо выбрать веса связей, равными обратной величине количества активных входов. Тогда возбуждение нейрона, заменившего конъюнктор, также не будет превышать единицу
чтобы не вызвать переполнение на нейрокомпьютере
чтобы нейроны, прообразом которых являются конъюнкторы, не довлели над нейронами, прообразом которых являются дизъюнкторы
Сложность вопроса
90
Сложность курса: Логические нейронные сети
81
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Спасибо за решениями по intuit.
24 фев 2018
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Экран, связанный с декартовой системой координат Oxy*, затрудняет интерполяцию (в частности, необходимую при решении настоящей задачи). А именно, найденная на основе усреднения координата двух точек, принадлежащих некоторому, предположим, - низкому, рейтингу, может оказаться между этими точками и принадлежать области высокого рейтинга. Для облегчения интерполяции целесообразно в качестве рабочей системы использовать сферическую систему координат Orϕ, в которой , . Общий центр Оэтих двух систем координат является центром экрана. Тогда области одинакового рейтинга ограничены сферическими окружностями. Для согласования с размером экрана необходимо произвести преобразование координаты y*: y = y* k, где k < 1– отношение сторон экрана. Это приведет к "сплющиванию" изображения областей рейтинга согласно требованиям эстетики и удобств восприятия. Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам, списка в соответствии с их рейтингом. Запомните сферические координаты каждой точки-банка. Точки – банки в декартовой системе координат: В1(6, 6), В2(8, 5), В3(3, 7), В4(7, 3), В5(12, 6), В6(3, 10).
- # Обсудите основные возможности, открывающиеся при применении логических нейронных сетей для обеспечения информационной безопасности. Рассмотрите средства ограничения злоупотреблений со стороны службы безопасности и режима, имеющей неограниченный доступ ко всей секретной и конфиденциальной информации - для исключения возможности хищений, шантажа и насилия.
- # Исследуйте возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети. Сформулируйте свои соображения о построении логической нейронной сети, прогнозирующей моральное состояние общества.
- # Нейронная сеть, отображающая обучение трем буквам, приведена на рисунке. [Большая Картинка] Показаны веса связей – одинаковые для каждой буквы. Передаточная функция f представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Для порога распознавания h = 0,8 определите, на какую букву более всего похож вариант возбуждения рецепторов? (1,1) = 0,9, (1,2) = 1, (1,3) = 0,9, (2,1) = 1, (2,2) = 0,1, (2,3) = 1, (3,1) = 0,8, (3,2) = 0,9, (3,3) = 0,1, (4,1) = 0,9, (4,2) = 0, (4,3) = 0,8, (5,1) = 0,9, (5,2) = 0,9, (5,3) = 0,8.
- # По таблице [Большая Картинка] рассчитайте приближенное значение (игнорируя математическое обоснование) компонент вектора Y для измеренного вектора Х с помощью расстояния между точками, "участвующими" в проводимой интерполяции по формуле Х = {4,6; 2,4}