Главная /
Введение в нейронные сети /
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 рисун
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. Научите нейросеть, как из пункта 16 попасть в пункт 8.
вопросПравильный ответ:
на основе анализа знаков разностей координат возможно перемещение лишь внутри сектора. Для перехода в другой сектор следует анализировать значение разностей координат, как это рассматривается в общем случае на рисунке. Лишь тогда может появиться информация о необходимости возвращения в пункт 0
Сложность вопроса
82
Сложность курса: Введение в нейронные сети
61
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Я провалил сессию, почему я не нашёл этот чёртов сайт с всеми ответами с тестами intuit до этого
17 окт 2015
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически. Составьте эскизный проект совершенной логической нейронной сети. Составьте эскизный проект совершенной нейронной сети для управления "живым" объектом, предупреждающим о резком изменении погоды и о природных катаклизмах.
- # 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. Постройте логическую нейронную сеть "железнодорожная рулетка" для различных вариантов и скорости паровозов, влияющей на величину гонорара линейных. Воспользуйтесь функцией активации ; , если , 0 – в противном случае, . , = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $210> = <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $60>; = <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $70>; = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $250>.
- # 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. Начальник станции Кукуевка слабо себе представляет понятие "исчерпывающее множество событий". Исследуйте правомочность принимаемого им решения по недостоверным и противоречивым данным. Функциея активации имеет вид
- # По логической нейронной сети с обратными связями, представленной на рисунке, для 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] при h = 0,5, рассчитайте количество циклов "кайфа" после встречи с идеальным мужчиной, который мелькнул и исчез, заслонив собой весь мир. Вес обратной связи равен 0,5. Идеальный мужчина (независимо от упитанности) удовлетворяет условию .
- # 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: