Главная /
Логические нейронные сети /
Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Антрополога-Исследователя. [картинка] Выберите передаточную функцию \begin{array}{l} V=\sum_j V_j \\ V_i = \left \{ \begin{array}{ll} V, & \mbox{если } V \ge h \\ 0, & \mbox{в противном сл
Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Антрополога-Исследователя.
Выберите передаточную функцию
Положите веса связей равными обратной величине количества входов нейрона.
Максимально возбудите нейрон Х = Василий
. Проанализируйте "ответ" нейронной сети.
Правильный ответ:
максимально (
V = 1
) возбуждается нейрон, указывающий на то, что Василий – мужчина
. Со значением 0,5 возбуждаются все нейроны, указывающие на прямые родственные связи Василия
. Со значением 0,25 возбуждаются все нейроны, указывающие на косвенное родство
максимально (
V = 1
) возбуждается нейрон, указывающий на то, что Василий – мужчина
. Со значением 0,5 возбуждаются все нейроны, указывающие на прямые родственные связи Василия
единичное значение принимает возбуждение всех нейронов, указывающих на родственные связи
Василия
Сложность вопроса
59
Сложность курса: Логические нейронные сети
81
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Если бы не опубликованные ответы - я бы не решил c этими тестами intuit.
21 май 2020
Аноним
Зачёт сдал. Бегу пить отмечать зачёт по тестам
02 дек 2015
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # 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= x2= 0, x3= x4= 1 . Найдите значения возбуждения нейронов выходного слоя и объясните полученный "ответ" нейронной сети, как системы принятия решений.
- # 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 = {4,6; 2,4}
- # Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Участкового Уполномоченного и 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} [Большая Картинка] Положите веса связей равными обратной величине количества входов нейрона. Максимально возбудите нейрон Х = Иван . Проанализируйте "ответ" нейронной сети.
- # Исследуйте возможность индуктивного логического вывода на основе фактографической нейронной сети Антрополога-Исследователя для дополнения понятийной нейронной сети, представленной ниже. [Большая Картинка] [Большая Картинка] Если дополнить понятийную нейронную сеть правилов вывода дедушка(X,Y) :- мужчина Х, родитель(X,P), родитель(P,Y) на основе родства Федора, Ивана и Василия, то справедлив ли вывод о том, что Федор – дедушка Ирины ?
- # Желая сократить расходы, начальник станции Кукуевка установил одинаковое (минимальное) вознаграждение в случае отправки обоих линейных на середину перегона, - вне зависимости от скорости их перемещения. Таким образом, решение R1 вобрало в себя и решение R4. Выполнив необходимое преобразование нейронной сети (независимо от скоростей паровозов), получим ее в виде: [Большая Картинка] Передаточная функция имеет вид: \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} Исследуйте правомочность принимаемых решений. А1 = А2 = 0,5, В1 = 0,3, В2 = 0,7.