Главная /
Логические нейронные сети /
Что лежит в основе формирования однослойных, тем более, - совершенных нейронных сетей, отображающих явное задание таблиц с автоматической интерполяцией?
Что лежит в основе формирования однослойных, тем более, - совершенных нейронных сетей, отображающих явное задание таблиц с автоматической интерполяцией?
вопросПравильный ответ:
возможность представления каждой логической функции в описании системы принятия решений конъюнктивной нормальной формой. Каждая конъюнкция в ней определяет решение
возможность "размножения" решений, позволяющего в тексте каждого решения указывать дополнительную информацию, например, - о причине получения такого решения
требование сокращения сложности трассировки нейронной сети и ее модификации
Сложность вопроса
94
Сложность курса: Логические нейронные сети
81
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Какой человек ищет данные ответы интуит? Это же безумно легко
04 авг 2020
Аноним
Я завалил сессию, почему я не нашёл данный сайт с решениями по интуит раньше
03 окт 2017
Аноним
Я завалил зачёт, почему я не углядел этот чёртов сайт с решениями по интуит месяц назад
16 мар 2016
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Выберите правильно функционирующую по эталонным ситуациям нейронную сеть. Исследуйте диапазоны возможного изменения значений исходных данных на основе экспериментального расчета принимаемых решений по заданным ситуациям. [Большая Картинка] Используйте передаточную функцию \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} А1 = 0,6, А2 = 0,4, В1 = 0,7, В2 = 0,3.
- # Составьте эскизный проект совершенной нейронной сети для реагирующего объекта, контролирующего состояние территориально разобщенной системы нефте-газового трубопровода.
- # Составьте нейронные сети по схемам систем принятия решений. Примите во внимание, что при расчете передаточной функции N1 входные сигналы принимаются элементом N1 с весом, равным обратной величине количества входов этого элемента. Следовательно, эти веса являются весами соответствующих связей в нейронной сети. Выберите передаточную функцию: (fj – значение входного сигнала), если эта сумма превышает порог h . Произведите верификацию сети на основе известных решений по четко заданным ситуациям. [Большая Картинка]
- # Исследуйте значения исходных данных x1= x2= x3= x4= 1 . Рассчитайте и объясните "ответы" нейронной сети. Нейронная сеть отображена матрицей следования: [Большая Картинка]
- # 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 .