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? Функция активации i-го нейрона определяется: . Положите .

Правильный ответ:

установившиеся значения возбуждения нейронов во втором цикле "работы" нейросети: . Система не устойчива по отношению к начальным предположениям, т.к. для других исходных данных был получен другой результат.

установившиеся значения возбуждения нейронов во втором цикле "работы" нейросети: . Система не устойчива по отношению к начальным предположениям, т.к. для других исходных данных был получен другой результат

установившиеся значения возбуждения нейронов во втором цикле "работы" нейросети: . Система не устойчива по отношению к начальным предположениям

• # 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]
• # 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]
• # 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]
• # Усовершенствуйте нейронную сеть, дополнив ее возможностью связи между некоторыми пунктами, находящимися в разных секторах. Если это невозможно, исследуйте причину и рассмотрите возможность применения общего подхода, отображенного на приведенном ниже рисунке. [Большая Картинка] Научите нейросеть, как из пункта 6 попасть в пункт 12. (Примечание: достаточно научить нейросеть возвращению в пункт 0.)
• # Путешественник заблудился и лишь приблизительно знает пункт, из которого он вышел, а также приблизительно, по звездам, свои координаты. Помогите ему установить, недалеко от какого пункта он, скорее всего, находится. Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка] Приблизительные координаты путешественника – (-130, -140). Предположительно он вышел из пункта 4.