Главная /
Логические нейронные сети /
Исследуйте возможность индуктивного логического вывода на основе фактографической нейронной сети Антрополога-Исследователя для дополнения понятийной нейронной сети, представленной ниже. [картинка] [картинка] Можно ли дополнить понятийную нейронную сеть пр
Исследуйте возможность индуктивного логического вывода на основе фактографической нейронной сети Антрополога-Исследователя для дополнения понятийной нейронной сети, представленной ниже.
Можно ли дополнить понятийную нейронную сеть правилом вывода:
дедушка(X,Y) :- мужчина Х, родитель(X,P), родитель(P,Y)
?
вопрос
Правильный ответ:
испытывая различные комбинации попарных единичных значений возбуждения нейронов, соответствующих жителям села, устанавливаем и обобщаем факт родства:
Федор
– родственник Ивана
и Василия
, потому что Федор – родитель Марьи
, а Марья – родитель Ивана
и Василия
это сделать невозможно
так можно доказать только, что
Федор – родственник Ивана и Василия
Сложность вопроса
77
Сложность курса: Логические нейронные сети
81
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Если бы не эти подсказки - я бы не осилил c этими тестами интуит.
07 мар 2017
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
- # Составьте эскизный проект совершенной нейронной сети для реагирующего объекта, контролирующего состояние территориально разобщенной системы нефте-газового трубопровода.
- # Вид некоторой "красивой" граф-схемы показан на рисунке. Для передаточной функции, представляющей сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы, постройте нейронную сеть, способную "обучиться" распознаванию букв, показываемых на экране размером 3×5 . Предполагается, что обученная нейросеть создается с помощью единичных весов связей (пропускающих сигнал в нужном направлении), веса "ненужных" связей полагаются равными нулю. [Большая Картинка] Обучите нейронную сеть распознаванию буквы В, по логическому выражению (1,1)∧ (1,2)∧ (1,3)∧ (2,1)∧ (2,3)∧ (3,1)∧ (3,2)∧ ((4,1)∨ (5,1))∧ (4,3)∧ ((5,2)∨ (5,3)) . Букве поставьте в соответствие второй нейрон выходного слоя.
- # 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 случае} \end{array} \right 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. [Большая Картинка] Δt = 2.
- # По таблице [Большая Картинка] рассчитайте приближенное значение (игнорируя математическое обоснование) компонент вектора Y для измеренного вектора Х с помощью расстояния между точками, "участвующими" в проводимой интерполяции по формуле Х = {4,2; 4,8}