Главная /
Логические нейронные сети /
По приведенному ниже рисунку фрагмента нейронной сети с обратными связями и по формуле для нахождения веса такой связи \omega = \left \{ \begin{array}{ll} 0,5\cdot\cfrac{\Delta t - 4}{4}, & \mbox{при } \Delta t < 4, \\ 0, & \mbox{в противном сл
По приведенному ниже рисунку фрагмента нейронной сети с обратными связями и по формуле для нахождения веса такой связи
проанализируйте два цикла "работы" нейронной сети, если следующая попытка распознавания ситуации с участием Васи (А1= 1
) совершается до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего анализа подобной ситуации.
Δt = 3
вопрос
Правильный ответ:
отрицательная обратная связь, приводящая к подавлению сигнала
А1
, формируется возбужденным нейроном выходного слоя,
в первом цикле ωА1= -0,125
,
во втором цикле ωА1= 0
, т.к. Δt
становится равным 4. Это формирует доверие возбудившемуся нейрону выходного слоя
отрицательная обратная связь, приводящая к подавлению сигнала
А1
, формируется возбужденным нейроном выходного слоя,
в первом цикле ωА1= -0,25
,
во втором цикле, ωА1= -0,125
отрицательная обратная связь, приводящая к подавлению сигнала
А1
, формируется возбужденным нейроном выходного слоя,
в первом цикле ωА1= -0,5
,
во втором цикле, ωА1= -0,25
Сложность вопроса
74
Сложность курса: Логические нейронные сети
81
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Зачёт сдан. Мчусь в клуб отмечать отлично в зачётке по интуит
07 сен 2016
Аноним
Это очень простецкий решебник по интуиту.
10 окт 2015
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Произведите оптимальное закрепление рецепторов за событиями для графического или "схемотехнического" представления "бабушкиной" нейронной сети для оптимального программирования нейросетевой приставки к компьютеру. Логические выражения, определяющие СПР: 1. x1 ∧ x4 → R1= "Прогулка на велосипеде"; 2. (x1 ∧ x6) ∨ (x2 ∧ x4) → R2= "Шахматы"; 3. (x2 ∧ x5) ∨ (x1 ∧ x7) → R3= "Верховая езда"; 4. (x1 ∧ x5) ∨ (x2 ∧ x6) → R4= "Байдарка"; 5. x3 ∧ (x4 ∨ x6) → R5= "Дискотека"; 6. x2 ∧ x7 → R6= "Пешая прогулка"; 7. x3 ∧ (x5 ∨ x7) → R6= "Пешая прогулка"
- # Запишите логические выражения, описывающие на экране, разбитом на клетки с координатами, букву А, как показано на рисунке. Учтите возможность ее допустимого искажения при изображении. [Большая Картинка]
- # 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 .
- # Диапазоны изменения измеряемых характеристик системы управления технологическим процессом разбиты на составляющие интервалы, определяемые требованиями по точности. Совокупность X = {x1, x2} измеренных значений, каждое из которых принадлежит некоторому интервалу, определяет вектор Y(y1, y2) необходимых управляющих воздействий, составляющих ограниченное множество векторов: Y1= {5; 8}, Y2= {3; 4}, Y3= {6; 5}, Y4= {1; 5} Диапазон [0, 3] изменения переменных x1 и x2 разбит на три интервала δ1= [0, 1), δ2= [1, 2), δ3= [2, 3) По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип "размножения" решений. (x1∈δ1) ∧ (x2∈δ1) → Y2 (x1∈δ1) ∧ (x2∈δ2) → Y3 (x1∈δ1) ∧ (x2∈δ3) → Y4 (x1∈δ2) ∧ (x2∈δ1) → Y1 (x1∈δ2) ∧ (x2∈δ2) → Y2 (x1∈δ2) ∧ (x2∈δ3) → Y3 (x1∈δ3) ∧ (x2∈δ1) → Y4 (x1∈δ3) ∧ (x2∈δ2) → Y1 (x1∈δ3) ∧ (x2∈δ3) → Y2
- # 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>.