Возьмите передаточную функцию:

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:

Правильный ответ:

• # 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. [Большая Картинка] 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.
• # Произведите полную трассировку нейронной сети с возможным переиспользованием нейронов. Пользуйтесь алгоритмом, изложенным в разделе 4.2. Система логических выражений: x1 & x2 & x3 →​ R1, x2 & x3 & x4 →​ R2, x1 & x3 & x4 →​ R3 Матрица следования: [Большая Картинка]
• # Задайте нейронной сети "странный" вопрос и исследуйте ее ответ. Воспользуйтесь передаточной функцией V_i:=\left \{ \begin{array}{ll} V, & \mbox{при } V \ge h, \\ 0, & \mbox{в противном случае;} \end{array}\right h=0,5 Матрица следования, описывающая нейронную сеть, имеет вид: [Большая Картинка] Задайте значения x1= 1, x2= 0, x3= 1, x4= 0 . Найдите значения возбуждения нейронов выходного слоя и объясните полученный "ответ" нейронной сети, как системы принятия решений.
• # Дополните нейронную сеть, фрагмент которой приведен на рисунке, положительными обратными связями, усиливающими предположение об участии Пети в рассматриваемых ситуациях в тех случаях, когда предположения о местонахождении Васи имеют высокую достоверность. [Большая Картинка] Такое дополнение показано на рисунке. Вес обратной связи к нейрону А2 находится на основе информации о Васе: \omega = \left \{ \begin{array}{ll} 0,25\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, выявив лишь влияние обратной положительной связи на возможность "участия" Пети в событиях в связи с "занятостью" Васи. Для этого рассмотрите варианты повторного запроса к Васе до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего запроса к нему. Δt = 3 .
• # 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 = {2,1; 3,7}