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 С, по логическому выражению
((1,1)∨ ((1,2))∧ ((1,3)∨ (2,3))∧ (2,1)∧ (3,1)∧ ((4,1)∨ (5,1))∧ (5,2)∧ ((5,3)∨ (4,3))
.
Букве поставьте в соответствие третий нейрон выходного слоя.
вопрос
Правильный ответ:
Сложность вопроса
71
Сложность курса: Логические нейронные сети
81
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Я провалил сессию, почему я не нашёл этот чёртов сайт с ответами по тестам интуит в начале сессии
29 янв 2020
Аноним
Какой студент ищет данные ответы по интуит? Это же элементарно (я не ботан)
21 мар 2019
Аноним
Это очень нехитрый решебник по интуиту.
21 дек 2015
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Задана нейронная сеть, которую следует обучить. Она не обладает ярко выраженной "слоистостью". Формирование "скобок" в порядке их вложенности в этом случае формируется в соответствии с длиной логической цепочки при трассировке отдельно каждого логического выражения, в котором они участвуют. Это определяет условную "слоистость" нейронной сети, при которой трассировка "скобок" производится так, чтобы "успеть собрать" логическое выражение не далее нейрона выходного слоя. Или, – чтобы динамические цепочки возбуждений заканчивались нейронами выходного слоя. Произведите трассировку данной логической нейронной сети по логическому описанию СПР в соответствии с вариантами задачи 4. Вводите дополнительные связи, если это необходимо. [Большая Картинка] Логическое описание СПР: y1 ∧ (y2 ∨ y3) → R1, y2 ∧ (y4 ∨ (y2 ∧ y3)) → R2, y3 ∧ (y2 ∨ y3) → R3
- # Можно ли по логическому описанию СПР построить логическую нейронную сеть, пригодную для практического применения? Логическое описание СПР: y1 ∧(y2 ∨y3) → R1, y2 ∧ (y4 ∨ (y2 ∧y3)) → R2, y3 ∧(y2 ∨ y3) → 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 = 1,6, fC = 1,1 .
- # 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 .
- # Для обучения (трассировки) предложена нейронная сеть, заданная матрицей следования с первоначально нулевыми весами. С помощью процедуры введения транзитивных связей проверьте корректность задания структуры нейросети по наличию статических цепочек, обеспечивающих пути достижения всех нейронов выходного слоя от каждого нейрона-рецептора. Введите дополнительные связи, если это необходимо. Матрица следования имеет вид: [Большая Картинка]