Логические нейронные сети
Исследуйте возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети.
Сформулируйте свои соображения о построении логической нейронной сети, прогнозирующей моральное состояние общества.
Совершите путешествие между населенными пунктами, выбрав маршрут с помощью логической нейронной сети.
Следуйте из пункта 1 в пункт 4. Нейронная сеть имеет вид:
Совершите путешествие между населенными пунктами, выбрав маршрут с помощью логической нейронной сети.
Задайте маршрут следования из пункта 4 в пункт 2. Нейронная сеть имеет вид:
Совершите путешествие между населенными пунктами, выбрав маршрут с помощью логической нейронной сети.
Как выбрать маршрут, чтобы совершить кругосветное путешествие из пункта 1? Нейронная сеть имеет вид:
Найдите рекомендуемые решения с помощью нейронной сети для комбинаций достоверных значений исходных данных (по эталонным ситуациям). Используйте понятие исчерпывающего множества событий. Используйте передаточную функцию
Установите правильность "работы" нейронной сети. Если сеть "работает" неправильно, попытайтесь проанализировать причину. Нейронная сеть имеет вид:
(Указаны пороги "конъюнкторов")
Найдите рекомендуемые решения с помощью нейронной сети для комбинаций достоверных значений исходных данных (по эталонным ситуациям). Используйте понятие исчерпывающего множества событий. Используйте передаточную функцию
Установите правильность "работы" нейронной сети. Если сеть "работает" неправильно, попытайтесь проанализировать причину. Нейронная сеть имеет вид:
(Указаны пороги "конъюнкторов")
Найдите рекомендуемые решения с помощью нейронной сети для комбинаций достоверных значений исходных данных (по эталонным ситуациям). Используйте понятие исчерпывающего множества событий. Используйте передаточную функцию
Установите правильность "работы" нейронной сети. Если сеть "работает" неправильно, попытайтесь проанализировать причину. Нейронная сеть имеет вид:
(Указаны пороги "конъюнкторов")
Задана нейронная сеть, которую следует обучить. Она не обладает ярко выраженной "слоистостью". Формирование "скобок" в порядке их вложенности в этом случае формируется в соответствии с длиной логической цепочки при трассировке отдельно каждого логического выражения, в котором они участвуют. Это определяет условную "слоистость" нейронной сети, при которой трассировка "скобок" производится так, чтобы "успеть собрать" логическое выражение не далее нейрона выходного слоя. Или, – чтобы динамические цепочки возбуждений заканчивались нейронами выходного слоя.
Произведите трассировку данной логической нейронной сети по логическому описанию СПР в соответствии с вариантами задачи 4. Вводите дополнительные связи, если это необходимо.
Логическое описание СПР:
y1 ∧ (y2 ∨ y3) → R1,y2 ∨ (y4 ∧ (y2 ∨ y3)) → R2,(y1 ∨ y3) ∧ (y2 ∨ y4) → R3
Задана нейронная сеть, которую следует обучить. Она не обладает ярко выраженной "слоистостью". Формирование "скобок" в порядке их вложенности в этом случае формируется в соответствии с длиной логической цепочки при трассировке отдельно каждого логического выражения, в котором они участвуют. Это определяет условную "слоистость" нейронной сети, при которой трассировка "скобок" производится так, чтобы "успеть собрать" логическое выражение не далее нейрона выходного слоя. Или, – чтобы динамические цепочки возбуждений заканчивались нейронами выходного слоя.
Произведите трассировку данной логической нейронной сети по логическому описанию СПР в соответствии с вариантами задачи 4. Вводите дополнительные связи, если это необходимо.
Логическое описание СПР:
y1 ∧ (y2 ∨ y3) → R1,y2 ∧ (y4 ∨ (y2 ∧ y3)) → R2,y3 ∧ (y2 ∨ y3) → R3