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 = 2.
вопрос
Правильный ответ:
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= -0,125,
во втором цикле ωА1= 0, т.к. Δt становится равным 3. Это формирует доверие возбудившемуся нейрону выходного слоя
отрицательная обратная связь, приводящая к подавлению сигнала
А1, формируется возбужденным нейроном выходного слоя,
в первом цикле ωА1= -0,5,
во втором цикле, ωА1= -0,25
Сложность вопроса
74
Сложность курса: Логические нейронные сети
81
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
спасибо за тест
27 май 2019
Аноним
Это очень нехитрый тест интуит.
31 июл 2017
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Совершите путешествие между населенными пунктами, выбрав маршрут с помощью логической нейронной сети. Задайте маршрут следования из пункта 4 в пункт 2. Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
- # Произведите трассировку нейронной сети, заданной матрицей следования. Не допускайте переиспользование нейронов. Для этого исключайте из рассмотрения те строки матрицы следования, в которые на предыдущих шагах были записаны единицы. Примечание. При формировании матриц следования, отображающих статические пути возбуждения, пользуйтесь алгоритмом, изложенным в разделе 3.5. Система логических выражений: x1 & x2 & x3 → R1, x2 & x3 & x4 → R2, x1 & x3 & x4 → R3 Матрица следования: [Большая Картинка]
- # 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]
-
#
Возьмите передаточную функцию:
![math]()
V_i:=\left \{ \begin{array}{ll}
V, & \mbox{при } V \ge h, \\
0, & \mbox{в противном случае;}
\end{array}\right h=0,5
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:
[Большая Картинка]
-
#
Возьмите передаточную функцию:
![math]()
V_i:=\left \{ \begin{array}{ll}
V, & \mbox{при } V \ge h, \\
0, & \mbox{в противном случае;}
\end{array}\right h=0,5
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:
[Большая Картинка]
V_i:=\left \{ \begin{array}{ll}
V, & \mbox{при } V \ge h, \\
0, & \mbox{в противном случае;}
\end{array}\right h=0,5
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:
[Большая Картинка]