Главная /
Логические нейронные сети /
Выполните операцию приведения нейронной сети после трассировки по максимальной величине возбуждения нейронов R2 и R3 Отразите это приведение весами связей нейрона R1 Результат трассировки: [картинка]
Выполните операцию приведения нейронной сети после трассировки по максимальной величине возбуждения нейронов R2
и R3
Отразите это приведение весами связей нейрона R1
Результат трассировки:
вопросПравильный ответ:
Сложность вопроса
88
Сложность курса: Логические нейронные сети
81
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Зачёт защитил. Мчусь выпивать отмечать зачёт интуит
27 июн 2018
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # 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
- # 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, y3 ∧(y2 ∨y3) → R3
- # Обсудите следующую проблему: Справедлив ли вывод об универсальности разработанного проекта программного продукта и его применении при перенастройке для использования в других подобных системах кластеризации ситуаций и принятия решений? Обобщите свои выводы на основе анализа системы оценки странового риска.
- # 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) = 0,9, (1,3) = 0,9, (2,1) = 1, (2,2) = 0,1, (2,3) = 1, (3,1) = 0,9, (3,2) = 0, (3,3) = 0,1, (4,1) = 0,9, (4,2) = 0, (4,3) = 1, (5,1) = 0,9 (5,2) = 0,9, (5,3) = 0,1.
- # 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 = 70 км/ч А1 ∧ В1 → R1 = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $200>; A1 ∧ В2 → R2 = <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $50>; A2 ∧ В1 → R3 = <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $60>; А2 ∧ В2 → R4 = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $240>.