Возьмите передаточную функцию:Произведите верификацию нейросети, задавая допустимые комбинации единичных значений...

Логические нейронные сети

Возьмите передаточную функцию:

$V:= \sum_j V_j$

$V_i:=\left \{ \begin{array}{ll}V, & \mbox{при } V \ge h, \\0, & \mbox{в противном случае;}\end{array}\right h=0,5$

Произведите верификацию нейросети, задавая допустимые комбинации единичных значений аргументов (эталонные ситуации).

Система логических выражений:

x₁ & x₂ & x₃ → R₁,x₂ & x₃ & x₄ → R₂,x₁ & x₃ & x₄ → R₃

Результат трассировки:

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

существует не менее двух эталонных ситуаций, на которые нейросеть реагирует неправильно

нейросеть правильно реагирует на все эталонные ситуации. Динамические цепочки возбуждения достигают нейронов выходного слоя(Верный ответ)

на ситуацию x₁= x₃= x₄ нейросеть реагирует неправильно, так как возбуждение "гаснет", не достигая нейрона R₃

Похожие вопросы

Возьмите передаточную функцию:

$V:= \sum_j V_j$

$V_i:=\left \{ \begin{array}{ll}V, & \mbox{при } V \ge h, \\0, & \mbox{в противном случае;}\end{array}\right h=0,5$

Система логических выражений:

x₁ & x₂ & x₃ → R₁,x₂ & x₃ & x₄ → R₂,x₁ & x₃ & x₄ → R₃

Результат трассировки:

Возьмите передаточную функцию:

$V:= \sum_j V_j$

$V_i:=\left \{ \begin{array}{ll}V, & \mbox{при } V \ge h, \\0, & \mbox{в противном случае;}\end{array}\right h=0,5$

Система логических выражений:

x₁ & x₂ & x₃ → R₁,x₂ & x₃ & x₄ → R₂,x₁ & x₃ & x₄ → R₃

Результат трассировки:

Для передаточной функции

$V:= \sum_j V_j$

$V_i:=\left \{ \begin{array}{ll}V, & \mbox{при } V \ge h, \\0, & \mbox{в противном случае;}\end{array}\right h=0,5$

произведите верификацию нейросети, задавая допустимые комбинации единичных значений аргументов (эталонные ситуации).

Нейросеть, полученная в результате трассировки матрицы следования:

Для передаточной функции

$V:= \sum_j{V_j}$

$V_i:=\left \{ \begin{array}{ll}V, & \mbox{при } V \ge h, \\0, & \mbox{в противном случае;}\end{array}\right h=0,5$

Нейросеть, полученная в результате трассировки матрицы следования:

Для передаточной функции

$V:= \sum_j{V_j}$

$V_i:=\left \{ \begin{array}{ll}V, & \mbox{при } V \ge h, \\0, & \mbox{в противном случае;}\end{array}\right h=0,5$

Нейросеть, полученная в результате трассировки матрицы следования:

Выберите правильно функционирующую по эталонным ситуациям нейронную сеть. Исследуйте диапазоны возможного изменения значений исходных данных на основе экспериментального расчета принимаемых решений по заданным ситуациям.

Используйте передаточную функцию

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

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

Используйте передаточную функцию

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

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

Используйте передаточную функцию

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

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

Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Антрополога-Исследователя.

Выберите передаточную функцию

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

Положите веса связей равными обратной величине количества входов нейрона.

Максимально возбудите нейрон Х = Иван . Проанализируйте "ответ" нейронной сети.

Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Антрополога-Исследователя.

Выберите передаточную функцию

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

Положите веса связей равными обратной величине количества входов нейрона.

Максимально возбудите нейрон Х = Марья . Проанализируйте "ответ" нейронной сети.