Главная /
Логические нейронные сети /
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.
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.
Такое дополнение показано на рисунке. Вес обратной связи к нейрону А2
находится на основе информации о Васе:
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 = 2
.
вопрос
Правильный ответ:
положительная обратная связь к нейрону
А2
формируется одним из нейронов выходного слоя, который учитывает возбуждение нейрона А1
,
в первом цикле ωА2= 0,125
, во втором цикле ωА2= 0,0625
положительная обратная связь к нейрону
А2
формируется одним из нейронов выходного слоя, который учитывает возбуждение нейрона А1
,
в первом цикле ωА2= 0,25
, во втором цикле ωА2= 0, 125
положительная обратная связь к нейрону
А2
формируется одним из нейронов выходного слоя, который учитывает возбуждение нейрона А1
,
в первом цикле ωА2= 0,5
, во втором цикле ωА2= 0,25
Сложность вопроса
76
Сложность курса: Логические нейронные сети
81
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Зачёт всё. Мчусь кутить отмечать зачёт интуит
28 фев 2019
Аноним
Я помощник профессора! Прямо сейчас удалите этот ваш сайт с ответами с интуит. Не ломайте образование
01 фев 2019
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Экспертный Совет выделил четыре показателя для банковского мониторинга: z1– собственный капитал;z2– вклады населения;z3– объем вложений в культурные программы ЮНЕСКО;z4– объем прибыли. Тогда каждому банку В соответствует вектор его показателей B(z1, z2, z3, z4), лежащий в основе его рейтинга. Рейтинг банка может быть: R1– высокий, R2– средний, R3– низкий. Спроектируйте экран со скрытой координатной сеткой. Выделите области отображения каждого значения рейтинга, выполняя требования наглядности и эстетики. Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам из приведенного списка в соответствии с их рейтингом. Запомните координаты каждой точки, соответствующие банку. Известен рейтинг ряда крупных международных банков на основе их показателей: В1($40 млрд.; $22 млрд.; $10 млрд.; $5 млрд.) → R1 В2($25 млрд.; $13 млрд.; $5 млрд.; $2 млрд.) → R1 В3($21 млрд.; $15 млрд.; $2 млрд.; $3 млрд.) → R2 B4($11 млрд.; $12 млрд.; $6 млрд.; $1 млрд.) → R2 B5($20 млрд.; $1 млрд.; $0,5 млрд.; $0 млрд.) → R3 B6($1 млрд.; $0,5 млрд.; $0 млрд.; $0,1 млрд.) → R3
- # Свяжите сеть, состоящую из 4 населенных пунктов, маршрутами взаимного общения. Запомните маршруты с помощью логической нейронной сети, в которой отразите пункты отправления, пункты назначения и промежуточные пункты смещения. Сеть населенных пунктов имеет вид: [Большая Картинка]
- # Обучите нейронную сеть двум буквам А и В, как показано на рисунке, согласно логическим выражениям А: (1,1)∧ (1,3)∧ (2,1)∧ ((2,2)∨ (3,2))∧ (2,3)∧ (3,1)∧ (3,3) )∧ (4,1)∧ (4,3) ∧ (5,2). В: (1,1)∧ (1,2)∧ (1,3)∧ (2,1)∧ (2,3)∧ (3,1)∧ (3,2)∧ ((4,1)∨ (5,1))∧ (4,3)∧ ((5,2)∨ (5,3)). Используйте передаточную функцию суммирования значений сигналов на входах нейрона при нулевом пороге. Различает ли сформированная нейросеть эталоны этих букв? [Большая Картинка]
- # Пусть системы принятия решений (СПР) используют одинаковую систему обобщенных эталонов. x1 & x2 & x3 → R1, x2 & x3 & x4 → R2, x1 & x3 & x4 → R3 Они реализованы матрицами следования разной структуры. В процессе эксплуатации СПР выявилась необходимость дополнения их новым обобщенным эталоном x1 & x2 & x4 → R4 Выполните дополнительную трассировку матрицы следования. Примечание. Целесообразно восстановить информацию о том, в получении каких решений участвует каждый нейрон. Обучение трем эталонам привело к получению матрицы следования: [Большая Картинка]
- # Для приведенной на рисунке системы связей, для передаточной функции Vi:= if V > h then if V < 1 then V else 1 else 0, и для h = 0,3 (для всех нейронов) рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов 1 – 3 для заданных, предполагаемых значений. [Большая Картинка] V1= 0,8, V2= 0,2, V3= 0,2