Главная /
Введение в нейронные сети /
Ответьте на вопросы принципиального характера. В чем заключается существенный недостаток нахождения решения с помощью логической нейронной сети и как можно снизить его значение?
Ответьте на вопросы принципиального характера. В чем заключается существенный недостаток нахождения решения с помощью логической нейронной сети и как можно снизить его значение?
вопросПравильный ответ:
в необходимости сортировки - нахождения нейрона выходного слоя, имеющего максимальную величину возбуждения. Влияние указанного недостатка может быть снижено, если нейронная сеть является звеном в длинной логической цепочке последовательно "работающих" нейронных сетей. При этом локализация промежуточных решений не требуется: они используются автоматически следующей нейронной сетью. Другой способ снижения роли указанного недостатка требует разработки средств аппаратной поддержки в составе специализированного процессора – нейрокомпьютера
сложность корректного формального представления системы принятия решений
дистрибутивное представление формального описания СПР, корректировка параметров нейронной сети, верификация ее столь сложны, что требуют концентрации усилий на построении однослойных, а если возможно, - совершенных логических нейронных сетей. Это практически возможно всегда
Сложность вопроса
71
Сложность курса: Введение в нейронные сети
61
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Это очень элементарный решебник интуит.
06 апр 2020
Аноним
Спасибо за ответы интуит
09 фев 2017
Аноним
Я провалил сессию, почему я не углядел этот крутой сайт с ответами по интуит до этого
31 дек 2016
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
-
#
На базе логической нейронной сети Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке, и для функции активации:
![math]()
, 0 – в противном случае, h = 0,25.
[Большая Картинка]
Уточните информацию о родственных связях по "подозрительному" возбуждению нейронов. Максимальное возбуждение рецепторов Иван = 1 и Василий = 1 привело к "подозрительному" возбуждению нейронов, использующих переменную Марья. В каком отношении находятся между собой все три лица?
-
#
По точно известным ситуациям, на основе 5 - 6 достоверных, т.е. "единичных", наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: "электронной" схемы, схемы на нечеткой логике, "многослойной" и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 - 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий. Постройте логическую нейронную сеть "железнодорожная рулетка" для различных вариантов
![math]()
и ![math]()
скорости паровозов, влияющей на величину гонорара линейных. Воспользуйтесь функцией активации ![math]()
; ![math]()
, если ![math]()
, 0 – в противном случае, ![math]()
.
![math]()
, ![math]()
![math]()
= <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $210>
![math]()
= <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $60>;
![math]()
= <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $70>;
![math]()
= <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $250>.
-
#
Ниже приведен рисунок. В дополнение к расчетам, проведенным в Лекции, установите, зависят ли уточненные предположения о происхождении человека от предположения, принятого первоначально? [Большая Картинка]
Функция активации i-го нейрона определяется:
![math]()
![math]()
. Примите значения порогов: h = 0 для нейронов 1 – 5 и h = 0,3 для нейронов 6 – 10. Проведите расчет возбуждения нейронов.
Положите ![math]()
.
-
#
Ниже приведен рисунок фрагмента нейронной сети для решения "современной" задачи. Произведено "размножение" решений. С учетом обратных связей и по формуле для нахождения их весов:
\omega =\begin{cases}
0,5 \frac {\Delta t-4}{4},\text{при $\Delta t< $4}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
[Большая Картинка]
проанализируйте два цикла "работы" нейронной сети, если следующая попытка распознавания ситуации с участием Васи (
![math]()
) совершается до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего анализа подобной ситуации. ![math]()
- # В перспективе своих самостоятельных исследований составьте модель программы игры в "крестики – нолики", первоначально ограничившись попыткой сведения игры "в ничью". Начните разработку модели с анализа возможных ходов противника и с выбора предпочтительного ответа. Для этого заведите три строки, каждая из которых содержит три позиции. В текущем состоянии игры позиция может содержать "крестик" (противника), "нолик" (Ваш) или быть свободной. Несомненно, "традиционный" программный, последовательный анализ каждой позиции всех строк трудоемок и долог. Ассоциативный принцип "работы" нейронной сети позволяет приблизить его к ассоциативному мышлению игрока и сделать игровую нейрокомпьютерную приставку к персональному компьютеру. Составьте проект такой нейронной сети. Составьте матрицу следования, описывающую нейронную сеть.
, 0 – в противном случае, h = 0,25.
[Большая Картинка]
Уточните информацию о родственных связях по "подозрительному" возбуждению нейронов. Максимальное возбуждение рецепторов Иван = 1 и Василий = 1 привело к "подозрительному" возбуждению нейронов, использующих переменную Марья. В каком отношении находятся между собой все три лица? 
и 
скорости паровозов, влияющей на величину гонорара линейных. Воспользуйтесь функцией активации 
; 
, если 
, 0 – в противном случае, 
.
, 
= <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $210>
= <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $60>;
= <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $70>;
= <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $250>. 
. Примите значения порогов: h = 0 для нейронов 1 – 5 и h = 0,3 для нейронов 6 – 10. Проведите расчет возбуждения нейронов.
Положите 
. 
) совершается до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего анализа подобной ситуации. 