База ответов ИНТУИТ

Введение в нейронные сети

<<- Назад к вопросам

Для правильной совершенной нейронной сети, используемой в бабушкиной СПР
  • x_1 \land x_4 \to R_1 = "Прогулка на велосипеде";
  • (x_1 \land x_6) \lor (x_2 \land x_4) \to R_2 = "Шахматы";
  • (x_2 \land x_5) \lor (x_1 \land x_7) \to R_3 = "Верховая езда";
  • (x_1 \land x_5) \lor (x_2 \land x_6) \to R_4 = "Байдарка";
  • x_3 \land (x_4 \lor x_6) \to R_5 = "Дискотека";
  • (x_2 \land x_7) \lor (x_3 \land (x_5 \lor x_7)) \to R_6 = "Пешая прогулка".
  • исследуйте и обсудите возможность применения данной функции активации на основе анализа эталонных ситуаций. Функция активации имеет вид: V:=\sum \limits_j{V_j}, V_i:=V, если V \ge h,0 - в противном случае. (Значение h позвольте выбрать бабушке самой так, чтобы не морочить себе голову анализом ненулевых значений возбуждения.)

    (Отметьте один правильный вариант ответа.)

    Варианты ответа
    нейронная сеть дает правильные ответы по всем эталонным ситуациям, что позволяет довериться ей в случае неопределенности(Верный ответ)
    хотя все ответы правильны, это не дает оснований ей доверять. Необходимы длительные испытания и обсуждения с подругами и друзьями
    не все ответы правильны. Все зависит от выбора значения порога
    Похожие вопросы
    Для правильной совершенной нейронной сети, используемой в бабушкиной СПР
  • x_1 \land x_4 \to R_1 = "Прогулка на велосипеде";
  • (x_1 \land x_6) \lor (x_2 \land x_4) \to R_2 = "Шахматы";
  • (x_2 \land x_5) \lor (x_1 \land x_7) \to R_3 = "Верховая езда";
  • (x_1 \land x_5) \lor (x_2 \land x_6) \to R_4 = "Байдарка";
  • x_3 \land (x_4 \lor x_6) \to R_5 = "Дискотека";
  • (x_2 \land x_7) \lor (x_3 \land (x_5 \lor x_7)) \to R_6 = "Пешая прогулка".
  • исследуйте и обсудите возможность применения данной функции активации на основе анализа эталонных ситуаций. Функция активации имеет вид: V:=\sum \limits_j{V_j-h}, V_i:=V, если V \ge h,0 - в противном случае. Рекомендуется принять h = m-1, где m – количество активных входов нейрона (в данном случае m = 3).
    Для правильной совершенной нейронной сети, используемой в бабушкиной СПР
  • x_1 \land x_4 \to R_1 = "Прогулка на велосипеде";
  • (x_1 \land x_6) \lor (x_2 \land x_4) \to R_2 = "Шахматы";
  • (x_2 \land x_5) \lor (x_1 \land x_7) \to R_3 = "Верховая езда";
  • (x_1 \land x_5) \lor (x_2 \land x_6) \to R_4 = "Байдарка";
  • x_3 \land (x_4 \lor x_6) \to R_5 = "Дискотека";
  • (x_2 \land x_7) \lor (x_3 \land (x_5 \lor x_7)) \to R_6 = "Пешая прогулка".
  • исследуйте и обсудите возможность применения данной функции активации на основе анализа эталонных ситуаций. Функция активации имеет вид: V:= \frac {1}{m} \sum \limits_j{V_j}, V_i:=V, если V \ge h,0 - в противном случае (m – число активных входов нейрона, в данном случае m = 3). Рекомендуется принять h = 0,5.
    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:
  • x_1 \land x_4 \to R_1 = "Прогулка на велосипеде";
  • (x_1 \land x_6) \lor (x_2 \land x_4) \to R_2 = "Шахматы";
  • (x_2 \land x_5) \lor (x_1 \land x_7) \to R_3 = "Верховая езда";
  • (x_1 \land x_5) \lor (x_2 \land x_6) \to R_4 = "Байдарка";
  • x_3 \land (x_4 \lor x_6) \to R_5 = "Дискотека";
  • (x_2 \land x_7) \lor (x_3 \land (x_5 \lor x_7)) \to R_6 = "Пешая прогулка".
  • 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:
  • (x_1 \lor x_3) \ land x_4 \to R_1 = "Прогулка на велосипеде";
  • (x_1 \ land x_6) \lor (x_2 \ land x_4) \to R_2 = "Шахматы";
  • (x_2 \ land x_5) \lor (x_1 \ land x_7) \to R_3 = "Верховая езда";
  • (x_1 \ land x_5) \lor (x_2 \ land x_6) \to R_4 = "Байдарка";
  • x_3 \ land (x_4 \lor x_6) \to R_5 = "Дискотека";
  • (x_2 \ land x_7) \lor (x_3 \ land (x_5 \ lor x_7)) \to R_6 = "Пешая прогулка".
  • 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:
  • (x_1 \lor x_3) \ land (x_4 \lor x_7) \to R_1 = "Прогулка на велосипеде";
  • (x_1 \ land x_6) \lor (x_2 \ land x_4) \to R_2 = "Шахматы";
  • (x_2 \ land x_5) \lor (x_1 \ land x_7) \to R_3 = "Верховая езда";
  • (x_1 \ land x_5) \lor (x_2 \ land x_6) \to R_4 = "Байдарка";
  • x_3 \ land (x_4 \lor x_6) \to R_5 = "Дискотека";
  • (x_2 \ land x_7) \lor (x_3 \ land (x_5 \ lor x_7)) \to R_6 = "Пешая прогулка".
  • Для логического описания системы принятия решений составьте "электронную" схему такой системы.

    x_1 \land x_4 \to R_1 = <выбор: прогулка пешком, на велосипеде, верховая езда, пляж, байдарка >;

    x_4 \land x_10 \to R_2 = <выбор: прогулка пешком, на велосипеде, верхом >;

    x_1 \land x_5 \to R_3 = <выбор: велосипед, верховая езда, пляж, байдарка >;

    x_2 \land (x_4 \lor x_5) \to R_4 = <сон >;

    x_3 \land (x_4 \lor x_5) \to R_5 = <выбор: сон, дискотека >;

    Диапазоны изменения измеряемых характеристик системы управления технологическим процессом разбиты на составляющие интервалы, определяемые требованиями по точности. Совокупность X = {x_1, x_2} измеренных значений, каждое из которых принадлежит некоторому интервалу, определяет вектор Y(y_1, y_2) необходимых управляющих воздействий, составляющих ограниченное множество векторов: Y_1 = {5; 8}, Y_2 = {3; 4}, Y_3 = {6; 5}, Y_4 = {1; 5}. Диапазон [0, 3] изменения переменных x_1 и x_2 разбит на три интервала \delta_1 = [0, 1), \delta_2 = [1, 2), \delta_3 = [2, 3). По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип "размножения" решений.

    (x_1 \in \delta_1) \land (x_2 \in \delta_1) \to Y_3

    (x_1 \in \delta_1) \land (x_2 \in \delta_2) \to Y_4

    (x_1 \in \delta_1) \land (x_2 \in \delta_3) \to Y_1

    (x_1 \in \delta_2) \land (x_2 \in \delta_1) \to Y_2

    (x_1 \in \delta_2) \land (x_2 \in \delta_2) \to Y_3

    (x_1 \in \delta_2) \land (x_2 \in \delta_3) \to Y_4

    (x_1 \in \delta_3) \land (x_2 \in \delta_1) \to Y_1

    (x_1 \in \delta_3) \land (x_2 \in \delta_2) \to Y_2

    (x_1 \in \delta_3) \land (x_2 \in \delta_3) \to Y_3

    Диапазоны изменения измеряемых характеристик системы управления технологическим процессом разбиты на составляющие интервалы, определяемые требованиями по точности. Совокупность X = {x_1, x_2} измеренных значений, каждое из которых принадлежит некоторому интервалу, определяет вектор Y(y_1, y_2) необходимых управляющих воздействий, составляющих ограниченное множество векторов: Y_1 = {5; 8}, Y_2 = {3; 4}, Y_3 = {6; 5}, Y_4 = {1; 5}. Диапазон [0, 3] изменения переменных x_1 и x_2 разбит на три интервала \delta_1 = [0, 1), \delta_2 = [1, 2), \delta_3 = [2, 3). По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип "размножения" решений.

    (x_1 \in \delta_1) \land (x_2 \in \delta_1) \to Y_1

    (x_1 \in \delta_1) \land (x_2 \in \delta_2) \to Y_2

    (x_1 \in \delta_1) \land (x_2 \in \delta_3) \to Y_3

    (x_1 \in \delta_2) \land (x_2 \in \delta_1) \to Y_4

    (x_1 \in \delta_2) \land (x_2 \in \delta_2) \to Y_1

    (x_1 \in \delta_2) \land (x_2 \in \delta_3) \to Y_2

    (x_1 \in \delta_3) \land (x_2 \in \delta_1) \to Y_3

    (x_1 \in \delta_3) \land (x_2 \in \delta_2) \to Y_4

    (x_1 \in \delta_3) \land (x_2 \in \delta_3) \to Y_1

    Диапазоны изменения измеряемых характеристик системы управления технологическим процессом разбиты на составляющие интервалы, определяемые требованиями по точности. Совокупность X = {x_1, x_2} измеренных значений, каждое из которых принадлежит некоторому интервалу, определяет вектор Y(y_1, y_2) необходимых управляющих воздействий, составляющих ограниченное множество векторов: Y_1 = {5; 8}, Y_2 = {3; 4}, Y_3 = {6; 5}, Y_4 = {1; 5}. Диапазон [0, 3] изменения переменных x_1 и x_2 разбит на три интервала \delta_1 = [0, 1), \delta_2 = [1, 2), \delta_3 = [2, 3). По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип "размножения" решений.

    (x_1 \in \delta_1) \land (x_2 \in \delta_1) \to Y_2

    (x_1 \in \delta_1) \land (x_2 \in \delta_2) \to Y_3

    (x_1 \in \delta_1) \land (x_2 \in \delta_3) \to Y_4

    (x_1 \in \delta_2) \land (x_2 \in \delta_1) \to Y_1

    (x_1 \in \delta_2) \land (x_2 \in \delta_2) \to Y_2

    (x_1 \in \delta_2) \land (x_2 \in \delta_3) \to Y_3

    (x_1 \in \delta_3) \land (x_2 \in \delta_1) \to Y_4

    (x_1 \in \delta_3) \land (x_2 \in \delta_2) \to Y_1

    (x_1 \in \delta_3) \land (x_2 \in \delta_3) \to Y_2

    Произведите дистрибутивные преобразования логического описания системы принятия решений контролером электропоезда и наметьте целесообразное размножение решений для следующего факторного пространства событий:

    Х_1 = "пассажир предъявил билет";

    Х_2 = "пассажир не предъявил билет";

    Х_3 = "в билете указана дата (число) этого дня";

    Х_4 = "в билете указана дата (число) не этого дня";

    Х_5 = "в билете указан текущий месяц";

    Х_6 = "в билете указан не текущий месяц";

    Х_7 = "в билете указан текущий год";

    Х_8 = "в билете указан прошлый год";

    Х_9 = "в билете указан более ранний год";

    Х_10 = "предъявлены проездные документы работника МПС";

    Х_11 = "предъявлено пенсионное удостоверение";

    Х_12 = "не предъявлено пенсионное удостоверение";

    Х_13 = "предъявлено удостоверение работника МПС";

    Х_14 = "не предъявлено удостоверение работника МПС";

    Х_15 = "предложена взятка".

    Принимаемые решения:

    R_1 = "поблагодарить и извиниться за беспокойство";

    R_2 = "взыскать штраф 100 рублей";

    R_3 = "взыскать штраф 300 рублей";

    R_4 = "вызвать милицию";

    R_5 = "пожурить".

    Логическое описание СПР имеет вид:

    ((Х_1 \land Х_3 \land Х_5 \land Х_7 ) \lor  Х_10)  \land ((Х_1 \land Х_3 \land Х_5 \land Х_7 ) \lor Х_13) \to R_1,

    (Х_1 \land Х_4 \land Х_7 ) \lor (Х_1 \land Х_6 \land Х_7 ) \lor (Х_2  \land Х_12 \land Х_14 )  \to  R_2,

    (Х_1 \land Х_8) \lor (Х_10 \land Х_8 )  \to  R_3,

    (Х_1 \land Х_9 ) \lor (Х_10 \land Х_9 ) \lor (Х_2 \land Х_15 )  \to  R_4,

    (Х_2 \land Х_11 ) \lor (Х_2 \land Х_13 )  \to  R_5.