Главная /
Введение в нейронные сети /
Исследуйте возможность индуктивного логического вывода на основе фактографической нейронной сети Антрополога-Исследователя для дополнения понятийной нейронной сети, представленной ниже. [картинка] [картинка] Если дополнить понятийную нейронную сеть правил
Исследуйте возможность индуктивного логического вывода на основе фактографической нейронной сети Антрополога-Исследователя для дополнения понятийной нейронной сети, представленной ниже. 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?
вопросПравильный ответ:
вывод несправедлив, так как в фактографической нейронной сети отсутствует связь Марья – родитель Ирины
вывод справедлив
вывод справедлив, если подразумевать, что Марья является мачехой Ирины при общем родителе всех детей Марьи – Петре
Сложность вопроса
91
Сложность курса: Введение в нейронные сети
61
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Какой студент ищет вот эти ответы интуит? Это же не сложно
07 июн 2018
Аноним
Экзамен прошёл на пять с минусом. спс
03 авг 2017
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически. Выделите те параметры ситуации (события факторного пространства), которые могли бы явиться источником эмоционального воздействия на реагирующий объект. Исследуйте механизмы возможной реакции искусственного живого существа на зрителей и туристов.
- # [Большая Картинка]
- # [Большая Картинка] представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Для порога распознавания определите, на какую букву более всего похож вариант возбуждения рецепторов? (1,1) = 0,9, (1,2) = 0, (1,3) = 0,9, (2,1) = 1, (2,2) = 0,1, (2,3) = 1, (3,1) = 0,8, (3,2) = 0,9, (3,3) = 1, (4,1) = 0,9, (4,2) = 0,1, (4,3) = 1, (5,1) = 0, (5,2) = 0,9, (5,3) = 0,1.
- # [Большая Картинка] Для локализации возбуждения единственного нейрона предположим, что в каждом такте работы нейросети каждый нейрон уменьшает величину возбуждения всех других нейронов на 0,1 величины собственного возбуждения. В свою очередь, он подвергается такому же воздействию со стороны других нейронов. Следовательно, нейрон, величина возбуждения которого максимальна, через несколько тактов подавит возбуждение других нейронов (величина их возбуждения станет ниже порога 0,8) и обретет четко выраженный сигнал возбуждения в ответ на поставленную задачу распознавания. Рассчитайте величины возбуждения нейронов, "отвечающих" за буквы А, В, С по заданным начальным значениям их возбуждения и определите, через сколько тактов значимой величиной возбуждения будет обладать единственный нейрон. После предъявления образа нейроны выходного слоя, соответствующие узнаваемым буквам, обрели значения возбуждения: .
- # Рассчитайте значения возбуждения нейронов выходного слоя и найдите вектор управляющего воздействия по нечетко заданным характеристикам. Передаточная функция имеет вид: , если , 0-в противном случае; , Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка] Достоверность предположения о принадлежности значений и исследуемым интервалам равна: