Обучите нейронную сеть двум буквам А и В, как показано...

Обучите нейронную сеть двум буквам B и С, как показано на рисунке, согласно логическим выражениям

В: (1,1)∧ (1,2)∧ (1,3)∧ (2,1)∧ (2,3)∧ (3,1)∧ (3,2)∧ ((4,1)∨ (5,1))∧ (4,3)∧ ((5,2)∨ (5,3)) .

С: ((1,1)∨ ((1,2))∧ ((1,3)∨ (2,3))∧ (2,1)∧ (3,1)∧ ((4,1)∨ (5,1))∧ (5,2)∧ ((5,3)∨ (4,3)).

Используйте передаточную функцию суммирования значений сигналов на входах нейрона при нулевом пороге. Различает ли сформированная нейросеть эталоны этих букв?

Обучите нейронную сеть двум буквам А и С, как показано на рисунке, согласно логическим выражениям

А: (1,1)∧ (1,3)∧ (2,1)∧ ((2,2)∨ (3,2))∧ (2,3)∧ (3,1)∧ (3,3) )∧ (4,1)∧ (4,3) ∧ (5,2).

С: ((1,1)∨ ((1,2))∧ ((1,3)∨ (2,3))∧ (2,1)∧ (3,1)∧ ((4,1)∨ (5,1))∧ (5,2)∧ ((5,3)∨ (4,3)).

Используйте передаточную функцию суммирования значений сигналов на входах нейрона при нулевом пороге. Различает ли сформированная нейросеть эталоны этих букв?

Вид некоторой "красивой" граф-схемы показан на рисунке. Для передаточной функции, представляющей сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы, постройте нейронную сеть, способную "обучиться" распознаванию букв, показываемых на экране размером 3×5 . Предполагается, что обученная нейросеть создается с помощью единичных весов связей (пропускающих сигнал в нужном направлении), веса "ненужных" связей полагаются равными нулю.

Обучите нейронную сеть распознаванию буквы А по логическому выражению

(1,1)∧ (1,3)∧ (2,1)∧ (2,2)∨ (3,2))∧ (2,3)∧ (3,1)∧ (3,3))∧ (4,1)∧ (4,3)∧ (5,2) . Букве поставьте в соответствие первый нейрон выходного слоя.

Вид некоторой "красивой" граф-схемы показан на рисунке. Для передаточной функции, представляющей сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы, постройте нейронную сеть, способную "обучиться" распознаванию букв, показываемых на экране размером 3×5 . Предполагается, что обученная нейросеть создается с помощью единичных весов связей (пропускающих сигнал в нужном направлении), веса "ненужных" связей полагаются равными нулю.

Обучите нейронную сеть распознаванию буквы В, по логическому выражению

(1,1)∧ (1,2)∧ (1,3)∧ (2,1)∧ (2,3)∧ (3,1)∧ (3,2)∧ ((4,1)∨ (5,1))∧ (4,3)∧ ((5,2)∨ (5,3)) .Букве поставьте в соответствие второй нейрон выходного слоя.

Вид некоторой "красивой" граф-схемы показан на рисунке. Для передаточной функции, представляющей сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы, постройте нейронную сеть, способную "обучиться" распознаванию букв, показываемых на экране размером 3×5 . Предполагается, что обученная нейросеть создается с помощью единичных весов связей (пропускающих сигнал в нужном направлении), веса "ненужных" связей полагаются равными нулю.

Обучите нейронную сеть распознаванию буквы С, по логическому выражению

((1,1)∨ ((1,2))∧ ((1,3)∨ (2,3))∧ (2,1)∧ (3,1)∧ ((4,1)∨ (5,1))∧ (5,2)∧ ((5,3)∨ (4,3)) .Букве поставьте в соответствие третий нейрон выходного слоя.

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:

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:

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:

Исследуйте возможность индуктивного логического вывода на основе фактографической нейронной сети Антрополога-Исследователя для дополнения понятийной нейронной сети, представленной ниже.

Если дополнить понятийную нейронную сеть правилов вывода

дедушка(X,Y) :- мужчина Х, родитель(X,P), родитель(P,Y)

на основе родства Федора, Ивана и Василия, то справедлив ли вывод о том, что Федор – дедушка Ирины ?

Желая "спасти" однослойную нейронную сеть, определяющую только три возможных решения, введите в обращение веса синапсических связей. Веса связей положите равными обратной величине количества активных входов нейрона. Уточните передаточную функцию:

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

Нейронная сеть с учетом весов связей примет вид:

Проверьте, правильно ли "работает" нейросеть?

А1 = 0,4, А2 = 0,6, В1 = В2 = 0,5.

Логические нейронные сети