Логические нейронные сети

Рассмотрите аспекты "коллективного" поведения объектов "живого" моделирования.
Каковы перспективы применения "живого" моделирования при прогнозировании политических и спортивных состязаний, при манипулировании пристрастиями избирателей, в дипломатических играх и пр.?

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

"живое" моделирование частично приоткрывает завесу невостребованности российской науки в современный период победного шествия трудового народа к торжеству идей дикого капитализма. За работу, товарищи

"живое" моделирование способствует эффективной наглядной и примитивной реализации основных низменных инстинктов, лежащих, к сожалению, в основе всех механизмов движения современного человеческого общества(Верный ответ)

"живое" моделирование, как восхитительное средство развлечений, способно сыграть важную роль в пропагандистских и агитационных действиях того, кому такое средство по карману

Похожие вопросы

Рассмотрите аспекты "коллективного" поведения объектов "живого" моделирования.

На базе компьютерного (в единой памяти) или натурного моделирования созданы два и более "живых" объектов, способных реагировать друг на друга.

Рассмотрите аспекты "коллективного" поведения объектов "живого" моделирования.

Мониторы сегмента локальной вычислительной сети с прикрепленными к ним средствами цифрового видеоввода установлены в пределах видимости друг друга. На экранах мониторов – "живые" (реагирующие) объекты.

Выделите те параметры ситуации (события факторного пространства), которые могли бы явиться источником эмоционального воздействия на реагирующий объект.

Исследуйте механизмы возможной реакции искусственного живого существа на зрителей и туристов.

Рассмотрите возможности и принципы "работы" компьютерного человечка КОМПИ. Рассмотрите принципы распознавания и формирования сценария игры.

Рассмотрите возможности и принципы "работы" компьютерного человечка КОМПИ. Рассмотрите принципы организации диалогового режима.

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.

Научите нейросеть, как из пункта 5 попасть в пункт 10.

Рассмотрите возможности и принципы "работы" компьютерного человечка КОМПИ.Рассмотрите принципы обучения КОМПИ.

Научите нейросеть, как из пункта 6 попасть в пункт 12. (Примечание: достаточно научить нейросеть возвращению в пункт 0.)

В результате моделирования выяснилось, что рассмотрение принадлежности x₁ всему диапазону δ₁ не удовлетворяет требованиям к точности результатов. А именно, если предполагается условие x₁∈[0; 0,5), нейросеть выдает удовлетворительный ответ. Однако условие (x₁∈[0,5; 1))∧ (x₂∈[1, 2)) требует нового правильного решения Y₅ Модифицируйте заданную нейронную сеть с учетом новых данных.

Исходная нейронная сеть имеет вид: