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. Используйте функцию активации: [формула] |V_j|=\begin{cases} V, \text{ при $V \
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:
Произведите верификацию нейросети, задавая допустимые комбинации единичных значений аргументов (эталонные ситуации). Система логических выражений: Результат трассировки: вопросПравильный ответ:
нейросеть правильно реагирует на все эталонные ситуации. Динамические цепочки возбуждения достигают нейронов выходного слоя
на ситуацию нейросеть реагирует неправильно, так как возбуждение "гаснет", не достигая нейрона
существует не менее двух эталонных ситуаций, на которые нейросеть реагирует неправильно
Сложность вопроса
79
Сложность курса: Введение в нейронные сети
61
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Если бы не данные подсказки - я бы сломался c этими тестами intuit.
12 ноя 2020
Аноним
Благодарю за тесты по intiut'у.
19 июл 2016
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Составьте систему принятия решений для зимнего периода отдыха бабушки, если она после завтрака и ужина занимается верховой ездой, а после обеда катается с горки на санках.
- # Найдите предпочтительное решение по логической нейронной сети, представленной на рисунке, и по функции активации f_{Вых i}=\begin{cases} f_i, \text{если $f_i \ge $h,}\\ 0, \text{в противном случае}; \end{cases} h=1. [Большая Картинка]
- # По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации: f_{Вых i}=\begin{cases} f_i, \text{если $f_i \ge $h,}\\ 0, \text{в противном случае}; \end{cases} h=1. [Большая Картинка]
- # 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:
- # Выберите по два диапазона возможной принадлежности показателей банка: Постройте обученную совершенную логическую нейронную сеть, связав диапазоны принадлежности каждого эталонного банка со сферическими координатами точки, соответствующей этому банку на экране. Банки-эталоны и их рейтинг: Точки – банки в сферической системе координат: .