Для правильной совершенной нейронной сети, используемой в бабушкиной СПР1. ...

Логические нейронные сети

Для правильной совершенной нейронной сети, используемой в бабушкиной СПР

1.  x₁ ∧ x₄ → R₁= "Прогулка на велосипеде";2. (x₁ ∧ x₆) ∨ (x₂ ∧ x₄) → R₂= "Шахматы";3. (x₂ ∧ x₅) ∨ (x₁ ∧ x₇) → R₃= "Верховая езда";4. (x₁ ∧ x₅) ∨ (x₂ ∧ x₆) → R₄= "Байдарка";5.  x₃ ∧(x₄ ∨ x₆) → R₅= "Дискотека";6. (x₂ ∧ x₇)∨ (x₃ ∧ (x₅ ∨ x₇)) → R₆= "Пешая прогулка"

исследуйте и обсудите возможность применения данной передаточной функции на основе анализа эталонных ситуаций.

Передаточная функция имеет вид:

$\begin{array}{l}V=\sum_j V_j \\V_i = \left \{ \begin{array}{ll}V, & \mbox{если } V \ge h \\0, & \mbox{в противном случае} \end{array}\right \end{array}$

(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

1.   x₁ ∧ x₄ → R₁= "Прогулка на велосипеде";2.  (x₁ ∧ x₆) ∨ (x₂ ∧ x₄) → R₂= "Шахматы";3.  (x₂ ∧ x₅) ∨ (x₁ ∧ x₇) → R₃= "Верховая езда";4.  (x₁ ∧ x₅) ∨ (x₂ ∧ x₆) → R₄= "Байдарка";5.   x₃ ∧(x₄ ∨ x₆) → R₅= "Дискотека";6.  (x₂ ∧ x₇) ∨ (x₃ ∧ (x₅ ∨ x₇)) → R₆= "Пешая прогулка"

Передаточная функция имеет вид:

$\begin{array}{l}V=\sum_j V_j-h \\V_i = \left \{ \begin{array}{ll}V, & \mbox{если } V \ge 0 \\0, & \mbox{в противном случае} \end{array}\right \end{array}$

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

1.  x₁ ∧ x₄ → R₁= "Прогулка на велосипеде";2. (x₁ ∧ x₆) ∨ (x₂ ∧ x₄) → R₂= "Шахматы";3. (x₂ ∧ x₅) ∨ (x₁ ∧ x₇) → R₃= "Верховая езда";4. (x₁ ∧ x₅) ∨ (x₂ ∧x₆) → R₄= "Байдарка";5.  x₃ ∧(x₄ ∨ x₆) → R₅= "Дискотека";6. (x₂ ∧ x₇)∨ (x₃ ∧(x₅ ∨ x₇)) → R₆= "Пешая прогулка"

Передаточная функция имеет вид:

$\begin{array}{l}V=\frac{1}{m}\sum_j V_j \\V_i = \left \{ \begin{array}{ll}V, & \mbox{если } V \ge h \\0, & \mbox{в противном случае} \end{array}\right \end{array}$

(m– число активных входов нейрона, в данном случае m = 3). Рекомендуется принять h = 0,5.

Воспользуйтесь нейронной сетью Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке,

при передаточной функции

$\begin{array}{l}V=\sum_j V_j \\V_i = \left \{ \begin{array}{ll}V, & \mbox{если } V \ge h \\0, & \mbox{в противном случае} \end{array}\right \end{array}$

и при h = 0,25 . Максимально возбудите нейроны Х = Иван, Y = Марья . Проанализируйте "ответы" нейросети.

В нейронной сети, представленной на рисунке, в передаточной функции

$\begin{array}{l}V=\sum_j V_j \\V_i = \left \{ \begin{array}{ll}V, & \mbox{если } V \ge h \\0, & \mbox{в противном случае} \end{array}\right,\end{array}$

положите все пороги h равными нулю, а веса связей нейронов, исполняющих роль конъюнкторов, положите равными обратной величине количества активных входов. Исследуйте "работу" нейронной сети по вариантам ситуаций.

А1 = 0,6, А2 = 0,4, В1 = 0,7, В2 = 0,3.

В нейронной сети, представленной на рисунке, в передаточной функции

$\begin{array}{l} V=\sum_j V_j \\ V_i = \left \{ \begin{array}{ll} V, & \mbox{если } V \ge h \\ 0, & \mbox{в противном случае} \end{array}\right \end{array}$

А1 = 0,8, А2 = 0,2, В1 = 0,7, В2 = 0,3

В нейронной сети, представленной на рисунке, в передаточной функции

$\begin{array}{l}V=\sum_j V_j \\V_i = \left \{ \begin{array}{ll}V, & \mbox{если } V \ge h \\0, & \mbox{в противном случае} \end{array}\right\end{array}$

А1 = 0,8, А2 = 0,2, В1 = 0,5, В2 = 0,5

Воспользуйтесь нейронной сетью Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке,

при передаточной функции

$\begin{array}{l}V=\sum_j V_j \\V_i = \left \{ \begin{array}{ll}V, & \mbox{если } V \ge h \\0, & \mbox{в противном случае} \end{array}\right \end{array}$

и при h = 0,25 . Максимально возбудите нейроны Х = Иван, Y = Елена . Проанализируйте "ответы" нейросети.

Воспользуйтесь нейронной сетью Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке,

при передаточной функции

$\begin{array}{l}V=\sum_j V_j \\V_i = \left \{ \begin{array}{ll}V, & \mbox{если } V \ge h \\0, & \mbox{в противном случае} \end{array}\right \end{array}$

и при h = 0,25 . Максимально возбудите нейроны Х = Иван, Y = Василий . Проанализируйте "ответы" нейросети.

Рассчитайте значения возбуждения нейронов выходного слоя и найдите вектор управляющего воздействия по нечетко заданным характеристикам. Передаточная функция имеет вид:

$\begin{array}{l}V=\sum_j V_j \\V_i = \left \{ \begin{array}{ll}V, & \mbox{если } V > h \\0, & \mbox{в противном случае} \end{array}\right \\ h=0,5\end{array}$

Нейронная сеть имеет вид:

Достоверность предположения о принадлежности значений x₁ и x₂ исследуемым интервалам равна:

P(x₁∈δ₂) = 0,2,P(x₁∈δ₃) = 0,8,P(x₂∈δ₁) = 0,2,P(x₂∈δ₂) = 0,7,P(x₂∈δ₃) = 0,1

$\begin{array}{l}V=\sum_j V_j \\V_i = \left \{ \begin{array}{ll}V, & \mbox{если } V > h \\0, & \mbox{в противном случае} \end{array}\right \\ h=0,5\end{array}$

Нейронная сеть имеет вид:

Достоверность предположения о принадлежности значений x₁ и x₂ исследуемым интервалам равна:

P(x₁∈δ₂) = 0,2,P(x₁∈δ₃) = 0,8,P(x₂∈δ₁) = 0,2,P(x₂∈δ₂) = 0,8.