Главная /
Логические нейронные сети /
Совершите путешествие между населенными пунктами, выбрав маршрут с помощью логической нейронной сети. Задайте маршрут следования из пункта 4 в пункт 2. Нейронная сеть имеет вид: [картинка]
Совершите путешествие между населенными пунктами, выбрав маршрут с помощью логической нейронной сети.
Задайте маршрут следования из пункта 4 в пункт 2. Нейронная сеть имеет вид:
вопросПравильный ответ:
4 → 3 → 1 → 2
4 → 1 → 3 → 2
4 → 3 → 2
Сложность вопроса
81
Сложность курса: Логические нейронные сети
81
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Кто ищет эти ответы с интуитом? Это же элементарно (я не ботан)
18 май 2017
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Составьте эскизный проект совершенной нейронной сети для управления "живым" объектом, обслуживающим посетителей зоопарка. Примечание: Подобные модели предполагают фоновый режим ожидания и рабочий режим. Фоновый режим, заключающийся, например, в нервном хождении по клетке, периодически прерывается рабочим режимом, в котором производится собственно реагирование.
- # 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.
- # 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 = {4,2; 4,8}
- # Постройте логическую нейронную сеть "железнодорожная рулетка" для различных вариантов V1 и V2 скорости паровозов, влияющей на величину гонорара линейных. Воспользуйтесь передаточной функцией \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 \\ h=0,5 \end{array} V1 = 60 км/ч, V2 = 90 км/ч. А1 ∧ В1 → R1 = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $230>; A1 ∧ В2 → R2 = <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $70>; A2 ∧ В1 → R3 = <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $80>; А2 ∧ В2 → R4 = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $260>.
- # Начальник станции Кукуевка слабо себе представляет понятие "исчерпывающее множество событий". Исследуйте правомочность принимаемого им решения по недостоверным и противоречивым данным. А1 = 0,5, А2 = 0,5, В1 = 0,9, В2 = 0,9, М1= $210, M2= $60, M3= $70, M4= $250 . Нейронная сеть, составленная для V1 = 70 км/ч, V2 = 80 км/ч, имеет вид [Большая Картинка]