Главная /
Введение в нейронные сети /
[формула]. Научите" однослойную нейронную сеть распознавать букву А.
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.
Клетки экрана, заданные координатами, соответствуют рецепторам, величина возбуждения которых принадлежит отрезку [0, 1]. Функция активации представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Таким образом, эталон буквы, по которому производится обучение, изображается возбуждением рецепторов внутри этого эталона с учетом возможных искажений. Выберите порог распознавания и веса связей так, чтобы суммарное возбуждение нейрона выходного слоя при предъявлении эталона равнялось . Научите" однослойную нейронную сеть распознавать букву А. вопросПравильный ответ:
Сложность вопроса
87
Сложность курса: Введение в нейронные сети
61
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Какой студент ищет данные тесты интуит? Это же элементарно (я не ботан)
24 май 2017
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Участкового Уполномоченного и функцией активации: , 0 – в противном случае, h = 0,5. [Большая Картинка] Положите веса связей равными обратной величине количества входов нейрона. Максимально возбудите нейрон Х, соответствующий одному из жителей села. Проанализируйте "ответ" нейронной сети. Х = Иван.
- # 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. Начальник станции Кукуевка слабо себе представляет понятие "исчерпывающее множество событий". Исследуйте правомочность принимаемого им решения по недостоверным и противоречивым данным. Функциея активации имеет вид
- # Для приведенной на рисунке системы связей, для функции активации:
- # Воспользуйтесь функцией активации: , если V > h, 0-в противном случае; h=0,5, Для абсолютно достоверной информации о показателях банка с помощью логической нейронной сети, построенной по соответствующему варианту задачи 3, найдите с помощью операции усреднения точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка? Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
- # 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. Определите, является ли создаваемая нейронная сеть совершенной? Какую функцию активации Вы хотите использовать?