Главная /
Логические нейронные сети /
Произведите трассировку нейронной сети заданной структуры для воссоздания обученной нейронной сети для игры в "железнодорожную рулетку". Веса связей нейронов выходного слоя положите равными обратной величине количества активных входов нейрона. Проверьте п
Произведите трассировку нейронной сети заданной структуры для воссоздания обученной нейронной сети для игры в "железнодорожную рулетку". Веса связей нейронов выходного слоя положите равными обратной величине количества активных входов нейрона. Проверьте правильность "работы" нейросети.
А1 = 0,4, А2 = 0,6, В1 = В2 = 0,5
.
вопрос
Правильный ответ:
сеть "работает" правильно
сеть "работает" неправильно
обобщенный эталон
А1&A2&B1&B2
включает в себя каждый из других обобщенных эталонов. Это приводит к подавлению одних решений другими. Логическое описание СПР не приведено к виду, обеспечивающему однозначность решения. Либо необходима коррекция весов связей в соответствии с прообразом той логической операции, которую выполняет нейрон
Сложность вопроса
27
Сложность курса: Логические нейронные сети
81
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Я преподаватель! Прямо сейчас удалите сайт с ответами intuit. Умоляю
28 янв 2020
Аноним
спасибо за тест
07 май 2018
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Для недостоверной информации Pij о показателях банка с помощью логической нейронной сети, использующей 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 случае} \end{array}\right \\ h=0,5, \end{array} а также воспользовавшись операцией усреднения, найдите точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка? Р11= Р12= 0,5, Р21= 0,6, Р22= 0,4, Р31= 1, Р41= Р42= 0,5. Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
- # Исследуйте возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети. Сформулируйте свои соображения о построении логической нейронной сети, прогнозирующей моральное состояние общества.
- # Составьте нейронные сети по схемам систем принятия решений. Примите во внимание, что при расчете передаточной функции N1 входные сигналы принимаются элементом N1 с весом, равным обратной величине количества входов этого элемента. Следовательно, эти веса являются весами соответствующих связей в нейронной сети. Выберите передаточную функцию: (fj – значение входного сигнала), если эта сумма превышает порог h . Произведите верификацию сети на основе известных решений по четко заданным ситуациям. [Большая Картинка]
- # Для построения системы принятия решений (СПР) предлагается нейронная сеть заданной структуры. В предположении, что для СПР достаточна однослойная нейронная сеть, составьте обобщенные эталоны для ее обучения (трассировки) по логическому описанию СПР. (x1 ∨x2) ∧ (x1 ∨x3) → R1, (x2 ∨x4) ∧ (x3 ∨x4) → R2, (x1 ∨x3) ∨ x4 → R3
- # 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= 0, x2= x3= 1, x4= 0 . Найдите значения возбуждения нейронов выходного слоя и объясните полученный "ответ" нейронной сети, как системы принятия решений.