Главная /
Логические нейронные сети /
Используя приведенные ниже рисунок, и соответствующую ему нейронную сеть, рассчитайте маршруты следования из центрального пункта по заданным координатам пункта назначения. Воспользуйтесь передаточной функцией: [формула] [картинка] [картинка] Координаты пу
Используя приведенные ниже рисунок, и соответствующую ему нейронную сеть, рассчитайте маршруты следования из центрального пункта по заданным координатам пункта назначения. Воспользуйтесь передаточной функцией:
Координаты пункта назначения (-50, -150)
.
Правильный ответ:
маршрут выполняется за два шага:
0 → 4, 4 → 20
маршрут выполняется за один шаг
0 → 4
. Дальнейшему продвижению нейросеть обучена неправильно
маршрут выполняется за два шага:
0 → 2, 2 → 12
Сложность вопроса
86
Сложность курса: Логические нейронные сети
81
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Какой студент ищет эти ответы интуит? Это же элементарно (я не ботан)
11 авг 2017
Аноним
Я завалил экзамен, какого рожна я не нашёл этот крутой сайт с решениями по тестам интуит месяц назад
23 окт 2016
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # В нейронной сети, представленной на рисунке, в передаточной функции \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} положите все пороги h равными нулю, а веса связей нейронов, исполняющих роль конъюнкторов, положите равными обратной величине количества активных входов. Исследуйте "работу" нейронной сети по вариантам ситуаций. [Большая Картинка] А1 = 0,8, А2 = 0,2, В1 = 0,5, В2 = 0,5
- # В чем заключается существенный недостаток нахождения решения с помощью логической нейронной сети и как можно снизить его значение?
- # Возьмите передаточную функцию: V_i:=\left \{ \begin{array}{ll} V, & \mbox{при } V \ge h, \\ 0, & \mbox{в противном случае;} \end{array}\right h=0,5 Произведите верификацию нейросети, задавая допустимые комбинации единичных значений аргументов (эталонные ситуации). Система логических выражений: x1 & x2 & x3 → R1, x2 & x3 & x4 → R2, x1 & x3 & x4 → R3 Результат трассировки: [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]
- # Выполните операцию приведения нейронной сети после трассировки по максимальной величине возбуждения нейронов R2 и R3 Отразите это приведение весами связей нейрона R1 Результат трассировки: [Большая Картинка]