Главная /
Введение в нейронные сети /
Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса "Логические нейронные сети, www.INTUIT.ru". Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Для выполнения алгоритма трассировки необходимо предварительно построить матриц
Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса "Логические нейронные сети, www.INTUIT.ru". Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Для выполнения алгоритма трассировки необходимо предварительно построить матрицу следования, отображающую все потенциальные статические пути возбуждения, ведущие от нейронов-рецепторов, "участвующих" в логическом выражении, к нейрону выходного слоя, соответствующего решению. Для логического выражения в описании СПР постройте матрицу следования для обучения первому эталону, предварительно введя транзитивные и дополнительные связи. Система логических выражений:
Матрица следования: вопросПравильный ответ:
Сложность вопроса
95
Сложность курса: Введение в нейронные сети
61
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Это очень намудрённый решебник intuit.
28 янв 2020
Аноним
Спасибо за ответы по интуиту.
06 май 2017
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Для правильной совершенной нейронной сети, используемой в бабушкиной СПР = "Прогулка на велосипеде"; = "Шахматы"; = "Верховая езда"; = "Байдарка"; = "Дискотека"; = "Пешая прогулка". исследуйте и обсудите возможность применения данной функции активации на основе анализа эталонных ситуаций. Функция активации имеет вид: ,0 - в противном случае. Рекомендуется принять h = m-1, где m – количество активных входов нейрона (в данном случае m = 3).
- # Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач. Исследуйте диагностические возможности логических нейронных сетей. Рассмотрите принципы технической диагностики в автоцентре техобслуживания.
- # Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса "Логические нейронные сети, www.INTUIT.ru". Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Используйте функцию активации: |V_j|=\begin{cases} V, \text{ при $V \ge $h,}\\ 0, \text{в противном случае}; \end{cases} h=0,5. Произведите верификацию нейросети, задавая допустимые комбинации единичных значений аргументов (эталонные ситуации). Система логических выражений: Результат трассировки: [Большая Картинка]
- # Как показала жизнь, а также свидетельствует глубокое знание законов диалектики, ни одна из версий о происхождении человека не противоречит тем качествам, которые вызывают возмущение чеховского героя. И наоборот, каждое из этих качеств лишь укрепляет уверенность в правоте каждого предположения о происхождении человека. Данное утверждение лежит в основе предположения о следующей структуре нейронной сети, отображающей модель наших исследований. [Большая Картинка] Выбрав функцию активации и положив , рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов, "отвечающих" за версии о происхождении человека, и определите устойчивость выводов нейронной сети по отношению к исходным предположениям. .
- # Используя приведенные ниже рисунки транспортной сети, и соответствующей ей неполностью заданной нейронной сети, рассчитайте маршруты следования из центрального пункта по заданным координатам пункта назначения. Воспользуйтесь функцией активации: [Большая Картинка] [Большая Картинка] Координаты пункта назначения (-50, -150).