Главная /
Логические нейронные сети /
Вид некоторой "красивой" граф-схемы показан на рисунке. Для передаточной функции, представляющей сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы, постройте нейронную сеть, способную "обучиться" р
Вид некоторой "красивой" граф-схемы показан на рисунке. Для передаточной функции, представляющей сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы, постройте нейронную сеть, способную "обучиться" распознаванию букв, показываемых на экране размером 3×5
. Предполагается, что обученная нейросеть создается с помощью единичных весов связей (пропускающих сигнал в нужном направлении), веса "ненужных" связей полагаются равными нулю.
Обучите нейронную сеть распознаванию буквы А по логическому выражению
(1,1)∧ (1,3)∧ (2,1)∧ (2,2)∨ (3,2))∧ (2,3)∧ (3,1)∧ (3,3))∧ (4,1)∧ (4,3)∧ (5,2)
. Букве поставьте в соответствие первый нейрон выходного слоя.
вопрос
Правильный ответ:
Сложность вопроса
72
Сложность курса: Логические нейронные сети
81
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Какой студент находит эти вопросы с интуитом? Это же изи
02 сен 2018
Аноним
Я завалил зачёт, почему я не увидел этот великолепный сайт с ответами с тестами intuit до того как забрали в армию
17 май 2017
Аноним
Гранд мерси за подсказками по intuit.
27 июн 2016
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Составьте систему принятия решений для игры в шахматы и верховой езды.
- # По логическому описанию СПР составьте описания однослойных логических нейронных сетей. Возможно ли построение по полученному описанию совершенной логической сети? Логическое описание СПР: y1 ∧(y2 ∨y3) → R1, y2 ∨(y4 ∧(y2 ∨y3)) → R2, (y1 ∨y3)∧(y2 ∨y4) → R3
- # Пусть нейроны выходного слоя принадлежат коре. Между ними существуют взаимно подавляющие, отрицательные (с отрицательными весами, ингибидорные) связи, как показано на рисунке. [Большая Картинка] Для локализации возбуждения единственного нейрона предположим, что в каждом такте работы нейросети каждый нейрон уменьшает величину возбуждения всех других нейронов на 0,1 величины собственного возбуждения. В свою очередь, он подвергается такому же воздействию со стороны других нейронов. Следовательно, нейрон, величина возбуждения которого максимальна, через несколько тактов подавит возбуждение других нейронов (величина их возбуждения станет ниже порога) и обретет четко выраженный сигнал возбуждения в ответ на поставленную задачу распознавания. Рассчитайте величины возбуждения нейронов, "отвечающих" за буквы А, В, С по заданным начальным значениям их возбуждения fA, fB, fC и определите, через сколько тактов значимой величиной возбуждения будет обладать единственный нейрон. После предъявления образа нейроны выходного слоя, соответствующие узнаваемым буквам, обрели значения возбуждения: fA = 1,5, fB = 1,4, fC = 1,45 .
- # 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]
- # Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Участкового Уполномоченного и 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} [Большая Картинка] Положите веса связей равными обратной величине количества входов нейрона. Максимально возбудите нейрон Х = Марья . Проанализируйте "ответ" нейронной сети.