Главная /
Введение в нейронные сети /
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 увере
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.
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.
.
вопрос
Правильный ответ:
установившееся во втором цикле "работы" нейросети значение
свидетельствует об устойчивости и правомочности всех трех предположений о происхождении человека
свидетельствует об устойчивости и правомочности всех трех предположений о происхождении человека
установившееся значение возбуждения нейронов в третьем цикле "работы" нейросети:
установившееся значение возбуждения нейронов в третьем цикле "работы" нейросети:
Сложность вопроса
28
Сложность курса: Введение в нейронные сети
61
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Если бы не данные подсказки - я бы не решил c этими тестами интуит.
18 май 2019
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
-
#
Постройте для бабушки совершенную логическую нейронную сеть для ее СПР, что откроет широкие возможности развития и модификации при реализации в ее нейрокомпьютере – записной книжке. Убедитесь в полноте и непротиворечивости полученной СПР.
Логическое описание СПР:
= "Прогулка на велосипеде";
= "Шахматы";
= "Верховая езда";
= "Байдарка";
= "Дискотека";
= "Пешая прогулка".
-
#
[Большая Картинка]. Предполагается, что обученная нейросеть создается с помощью единичных весов связей (пропускающих сигнал в нужном направлении), веса "ненужных" связей полагаются равными нулю. Обучите нейронную сеть распознаванию буквы В по логическому выражению
. Букве поставьте в соответствие первый нейрон выходного слоя.
-
#
[Большая Картинка]
Обучите нейронную сеть двум буквам В и С, как показано на рисунке, согласно логическим выражениям В:
С:
Функция активации - суммирование значений сигналов на входах нейрона при нулевом пороге. Различает ли сформированная нейросеть эталоны этих букв?
-
#
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. Для предполагаемых с некоторой достоверностью значений скорости паровозов определите среднее ожидаемое значение M выплачиваемого гонорара по формуле
-
#
По таблице [Большая Картинка] рассчитайте приближенное значение (игнорируя математическое обоснование) компонент вектора Y для измеренного вектора Х с помощью расстояния между точками, "участвующими" в проводимой интерполяции по формуле
Х = {4,2; 4,8}.
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.
.
= "Прогулка на велосипеде";
= "Шахматы";
= "Верховая езда";
= "Байдарка";
= "Дискотека";
= "Пешая прогулка".
. Букве поставьте в соответствие первый нейрон выходного слоя.
Функция активации - суммирование значений сигналов на входах нейрона при нулевом пороге. Различает ли сформированная нейросеть эталоны этих букв?
Х = {4,2; 4,8}.