По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:

$f\_\{Вых\; i\}=\backslash begin\{cases\}\; f\_i,\; \backslash text\{если\; \$f\_i\; \backslash ge\; \$h,\}\backslash \backslash \; 0,\; \backslash text\{в\; противном\; случае\};\; \backslash end\{cases\}\; h=1.$

Правильный ответ:

= < Воскликнуть: " А ведь хорош! Но..." >

= < Воскликнуть: " Как только таких на улицу выпускают!" >

= < Сладко помечтать о возможном счастье с высоким брюнетом>

• # [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: .
• # Для данной "электронной" схемы составьте схему системы принятия решений, предполагая, что исходные данные представляют собой достоверность высказываний о событиях.
• # 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: [Большая Картинка]
• # Корректно составленная система принятия решений с обратными связями должна быть устойчивой по отношению к исходным предположениям. Это означает, что при любых исходных предположениях – их достоверности или весовых оценках – должны однозначно получаться окончательные, точные значения оценок этих предположений. 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: . Положите .
• # Дополните нейронную сеть для решения "современной" задачи, фрагмент которой, отражающий размножение решений, приведен ниже, положительными обратными связями, усиливающими предположение об участии Пети в рассматриваемых ситуациях в тех случаях, когда предположения о местонахождении Васи имеют высокую достоверность. Такое дополнение показано на рисунке. Вес обратной связи к нейрону А2 находится на основе информации о Васе: \omega =\begin{cases} 0,25 \frac {\Delta t-4}{4},\text{при $\Delta t< $4}\\ 0, \text{в противном случае}; \end{cases} Проанализируйте два цикла "работы" нейронной сети, выявив лишь влияние обратной положительной связи на возможность "участия" Пети в событиях в связи с "занятостью" Васи. Для этого рассмотрите варианты повторного запроса к Васе до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего запроса к нему. [Большая Картинка]