Для СПР, изготовленной для дяди Рамзая, составьте совершенную нейронную сеть. (В связи со значительным приобретенным Вами опытом решения подобной простой задачи, уже сформированная сеть приводится ниже.) С помощью коррекции весов связей используйте возможность предпочтительного выбора решений в том случае, когда события, образующие факторное пространство, учитываются с различными значениями приоритета. Как с помощью порогов усилить эффект приоритетного обслуживания? Исследуйте возможность модификации и развития совершенной нейронной сети, например, на тот случай, когда Никита прибыл из мест, не столь отдаленных, и с энтузиазмом включился в работу. Как сокращается объем матрицы следования, описывающей однослойную (в том числе – совершенную) логическую нейронную сеть?
Поступила некоторая недостоверная информация об отсутствии Васи. Как скорректировать параметры нейронной сети?
вопросПравильный ответ:
- # Произведите дистрибутивные преобразования логического описания вариантов бабушкиной СПР, рассмотренной в Лекции 1. Высказывания о событиях имеют вид: x1= "После завтрака", x2= "После обеда", x3= "После ужина", x4= "Весной", x5= "Летом", x6= "Осенью", x7= "Зимой". 1. (x1 ∨ x3) ∧ 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"
- # 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, (1,2) = 0, (1,3) = 0,1, (2,1) = 0,1, (2,2) = 0,1, (2,3) = 0, (3,1) = 0,1, (3,2) = 0, (3,3) = 0,1, (4,1) = 0,1, (4,2) = 0,1, (4,3) = 0,1, (5,1) = 0, (5,2) = 0,1, (5,3) = 0.
- # Используя прием "размножения решений" и заменив конъюнкторы и дизъюнкторы передаточными функциями, обрабатывающими достоверность событий, сформируйте однослойные системы принятия решений по "электронным" схемам. [Большая Картинка]
- # Пусть системы принятия решений (СПР) используют одинаковую систему обобщенных эталонов. x1 & x2 & x3 → R1, x2 & x3 & x4 → R2, x1 & x3 & x4 → R3 Они реализованы матрицами следования разной структуры. В процессе эксплуатации СПР выявилась необходимость дополнения их новым обобщенным эталоном x1 & x2 & x4 → R4 Выполните дополнительную трассировку матрицы следования. Примечание. Целесообразно восстановить информацию о том, в получении каких решений участвует каждый нейрон. Обучение трем эталонам привело к получению матрицы следования: [Большая Картинка]
- # Как показала жизнь, а также свидетельствует глубокое знание законов диалектики, ни одна из версий о происхождении человека не противоречит тем качествам, которые вызывают возмущение чеховского героя. И наоборот, каждое из этих качеств лишь укрепляет уверенность в правоте каждого предположения о происхождении человека. Данное утверждение лежит в основе предположения о следующей структуре нейронной сети, отображающей модель наших исследований. [Большая Картинка] Выбрав передаточную функцию Vi:= if V > h then if V < 1 then V else 1 else 0, h = 0,1 и положив V4= 1, рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов, "отвечающих" за версии о происхождении человека, и определите устойчивость выводов нейронной сети по отношению к исходным предположениям. V1= 0,2, V2= 0,8, V3= 0,5 .