Если в действительности "работа" логической нейронной сети отражает проверку попадания...

Исследуйте возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети.

Сформулируйте свои соображения о построении логической нейронной сети, прогнозирующей моральное состояние общества.

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

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 ∧ y₄) ∧ (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,(y₁ ∨ y₃) ∧ (y₂ ∨ y₄) → R₃

По приведенному ниже рисунку фрагмента нейронной сети с обратными связями и по формуле для нахождения веса такой связи

$\omega = \left \{ \begin{array}{ll}0,5\cdot\cfrac{\Delta t - 4}{4}, & \mbox{при } \Delta t < 4, \\0, & \mbox{в противном случае}\end{array} \right$

проанализируйте два цикла "работы" нейронной сети, если следующая попытка распознавания ситуации с участием Васи (А₁= 1 ) совершается до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего анализа подобной ситуации.

Δt = 3

По приведенному ниже рисунку фрагмента нейронной сети с обратными связями и по формуле для нахождения веса такой связи

$\omega = \left \{ \begin{array}{ll}0,5\cdot \cfrac{\Delta t - 4}{4}, & \mbox{при } \Delta t < 4, \\0, & \mbox{в противном случае}\end{array} \right$

проанализируйте два цикла "работы" нейронной сети, если следующая попытка распознавания ситуации с участием Васи (А₁= 1 ) совершается до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего анализа подобной ситуации.

Δt = 1

По приведенному ниже рисунку фрагмента нейронной сети с обратными связями и по формуле для нахождения веса такой связи

$\omega = \left \{ \begin{array}{ll}0,5\cdot\cfrac{\Delta t - 4}{4}, & \mbox{при } \Delta t < 4, \\0, & \mbox{в противном случае}\end{array} \right$

проанализируйте два цикла "работы" нейронной сети, если следующая попытка распознавания ситуации с участием Васи (А₁= 1 ) совершается до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего анализа подобной ситуации.

Δt = 2.

Сформулируйте свои соображения о построении логической нейронной сети, возбуждающей оптимистические или пессимистические настроения общества на основе анализа частоты употребления слов и смысловых связок в средствах массовой информации.

В перспективе своих самостоятельных исследований составьте модель программы игры в "крестики – нолики", первоначально ограничившись попыткой сведения игры "в ничью". Начните разработку модели с анализа возможных ходов противника и с выбора предпочтительного ответа. Для этого заведите три строки, каждая из которых содержит три позиции. В текущем состоянии игры позиция может содержать "крестик" (противника), "нолик" (Ваш) или быть свободной. Несомненно, "традиционный" программный, последовательный анализ каждой позиции всех строк трудоемок и долог. Ассоциативный принцип "работы" нейронной сети позволяет приблизить его к ассоциативному мышлению игрока и сделать игровую нейрокомпьютерную приставку к персональному компьютеру.

Составьте проект такой нейронной сети.

Составьте графическую схему нейронной сети.

В чем заключается существенный недостаток нахождения решения с помощью логической нейронной сети и как можно снизить его значение?

Логические нейронные сети