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-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).

    (Отметьте один правильный вариант ответа.)

    Варианты ответа
    не все ответы правильны. Все зависит от выбора значения порога
    хотя все ответы правильны, это не дает оснований ей доверять. Необходимы длительные испытания и обсуждения с подругами и друзьями
    нейронная сеть дает правильные ответы по всем эталонным ситуациям, что позволяет довериться ей в случае неопределенности(Верный ответ)
    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:= \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.
    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.)
    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 \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".
  • 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".
  • 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.