Главная /
Логические нейронные сети /
Путешественник заблудился и лишь приблизительно знает пункт, из которого он вышел, а также приблизительно, по звездам, свои координаты. Помогите ему установить, недалеко от какого пункта он, скорее всего, находится. Нейронная сеть имеет вид: [картинка] Пр
Путешественник заблудился и лишь приблизительно знает пункт, из которого он вышел, а также приблизительно, по звездам, свои координаты. Помогите ему установить, недалеко от какого пункта он, скорее всего, находится. Нейронная сеть имеет вид:
Приблизительные координаты путешественника – (-120, 140)
. Предположительно он вышел из пункта 1.
Правильный ответ:
так как
Δx < 0, Δy > 0
, путешественник находится недалеко от пункта 5
путешественник находится недалеко от пункта 7
путешественник находится недалеко от пункта 6
Сложность вопроса
77
Сложность курса: Логические нейронные сети
81
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Какой человек ищет данные ответы по интуит? Это же очень просты вопросы
14 янв 2020
Аноним
спасибо
29 мар 2017
Аноним
Зачёт защитил. Лечу пить отмечать халяву с тестами интуит
15 май 2016
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Клетки экрана, заданные координатами, соответствуют рецепторам, величина возбуждения которых принадлежит отрезку [0, 1] . Передаточная функция f представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Таким образом, эталон буквы, по которому производится обучение, изображается возбуждением рецепторов по контуру этого эталона с учетом возможных искажений. Выберите порог распознавания h = 0,8 и веса связей так, чтобы суммарное возбуждение нейрона выходного слоя при предъявлении эталона равнялось f × 2/<число клеток, "засвеченных" эталоном буквы А> . "Научите" однослойную нейронную сеть распознавать букву В, задаваемую возбуждением рецепторов по контуру эталона с учетом возможных искажений.
- # Произведите трассировку нейронной сети, заданной матрицей следования. Не допускайте переиспользование нейронов. Для этого исключайте из рассмотрения те строки матрицы следования, в которые на предыдущих шагах были записаны единицы. Примечание. При формировании матриц следования, отображающих статические пути возбуждения, пользуйтесь алгоритмом, изложенным в разделе 3.5. Система логических выражений: x1 & x2 & x3 → R1, x2 & x3 & x4 → R2, x1 & x3 & x4 → R3 Матрица следования: [Большая Картинка]
- # По приведенному ниже рисунку фрагмента нейронной сети с обратными связями и по формуле для нахождения веса такой связи \omega = \left \{ \begin{array}{ll} 0,5\cdot \cfrac{\Delta t - 4}{4}, & \mbox{при } \Delta t < 4, \\ 0, & \mbox{в противном случае} \end{array} \right проанализируйте два цикла "работы" нейронной сети, если следующая попытка распознавания ситуации с участием Васи (А1= 1 ) совершается до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего анализа подобной ситуации. [Большая Картинка] Δt = 1
- # Пусть в системе автоматического управления технологическим процессом по измеренным значениям вектора двух характеристик X = {x1, x2} вырабатывается вектор управляющего воздействия Y = {y1, y2} Реализован принцип ситуационного управления, основанный на табличном представлении. Таблица имеет вид: [Большая Картинка] Рассчитайте приближенное значение компонент вектора Y для измеренных компонент вектора Х, считая, что y1 слабо зависит от х2, а y2 слабо зависит от х1 X = {4,6; 2,4}
- # Почему так важно соблюдать принцип "размножения" решений? Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]