Пусть системы принятия решений (СПР) используют одинаковую систему обобщенных эталонов.

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

Они реализованы матрицами следования разной структуры.

В процессе эксплуатации СПР выявилась необходимость дополнения их новым обобщенным эталоном

x1 & x2 & x4 →​ R4

Выполните дополнительную трассировку матрицы следования.

Примечание. Целесообразно восстановить информацию о том, в получении каких решений участвует каждый нейрон.

Обучение трем эталонам привело к получению матрицы следования:

Пусть системы принятия решений (СПР) используют одинаковую систему обобщенных эталонов.

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

Они реализованы матрицами следования разной структуры.

В процессе эксплуатации СПР выявилась необходимость дополнения их новым обобщенным эталоном

x1 & x2 & x4 →​ R4

Выполните дополнительную трассировку матрицы следования.

Примечание. Целесообразно восстановить информацию о том, в получении каких решений участвует каждый нейрон.

Обучение трем эталонам привело к получению матрицы следования:

Пусть системы принятия решений (СПР) используют одинаковую систему обобщенных эталонов.

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

Они реализованы матрицами следования разной структуры.

В процессе эксплуатации СПР выявилась необходимость дополнения их новым обобщенным эталоном

x1 & x2 & x4 →​ R4

Выполните дополнительную трассировку матрицы следования.

Примечание. Целесообразно восстановить информацию о том, в получении каких решений участвует каждый нейрон.

Обучение трем эталонам привело к получению матрицы следования:

Произведите трассировку нейронной сети, заданной матрицей следования S, обучив ее на основе системы обобщенных эталонов

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

Сохраните информацию о том, в получении каких решений участвует каждый нейрон, не являющийся рецептором и не принадлежащий выходному слою.

"Доучите" нейросеть на основе уточненного обобщенного эталона, порождающего решение R₁ :

x1 & x2 & x3 & x4 →​ R1

Матрица S имеет вид:

Произведите трассировку нейронной сети, заданной матрицей следования S, обучив ее на основе системы обобщенных эталонов

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

Сохраните информацию о том, в получении каких решений участвует каждый нейрон, не являющийся рецептором и не принадлежащий выходному слою.

"Доучите" нейросеть на основе уточненного обобщенного эталона, порождающего решение R₁ :

x1 & x2 & x3 & x4 →​ R1

Матрица S имеет вид:

Произведите трассировку нейронной сети, заданной матрицей следования S, обучив ее на основе системы обобщенных эталонов

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

Сохраните информацию о том, в получении каких решений участвует каждый нейрон, не являющийся рецептором и не принадлежащий выходному слою.

"Доучите" нейросеть на основе уточненного обобщенного эталона, порождающего решение R₁ :

x1 & x2 & x3 & x4 →​ R1

Матрица S имеет вид:

Произведите трассировку нейронной сети, заданной матрицей следования. Не допускайте переиспользование нейронов. Для этого исключайте из рассмотрения те строки матрицы следования, в которые на предыдущих шагах были записаны единицы.

Примечание. При формировании матриц следования, отображающих статические пути возбуждения, пользуйтесь алгоритмом, изложенным в разделе 3.5.

Система логических выражений:

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

Матрица следования:

Произведите трассировку нейронной сети, заданной матрицей следования. Не допускайте переиспользование нейронов. Для этого исключайте из рассмотрения те строки матрицы следования, в которые на предыдущих шагах были записаны единицы.

Примечание. При формировании матриц следования, отображающих статические пути возбуждения, пользуйтесь алгоритмом, изложенным в разделе 3.5.

Система логических выражений:

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

Матрица следования:

Произведите трассировку нейронной сети, заданной матрицей следования. Не допускайте переиспользование нейронов. Для этого исключайте из рассмотрения те строки матрицы следования, в которые на предыдущих шагах были записаны единицы.

Примечание. При формировании матриц следования, отображающих статические пути возбуждения, пользуйтесь алгоритмом, изложенным в разделе 3.5.

Система логических выражений:

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

Матрица следования:

Пусть структура нейронной сети задана так (см. рисунок), что не только связей в ней может быть недостаточно, но и количества нейронов может не хватать для правильной трассировки. Выполните трассировку по логическому описанию СПР, добавляя динамически, если необходимо, новые нейроны. Такое добавление приводит к введению новых строк и столбцов в матрицу следования. Приведите окончательный вид такой матрицы.

Логическое описание СПР:

y1 ∧ (y2 ∨ y3) →​ R1,y2 ∨ (y4 ∧ (y2 ∨ y3)) →​ R2,(y1 ∨ y3) ∧ (y2 ∨ y4) →​ R3

Пусть структура нейронной сети задана так (см. рисунок), что не только связей в ней может быть недостаточно, но и количества нейронов может не хватать для правильной трассировки. Выполните трассировку по логическому описанию СПР, добавляя динамически, если необходимо, новые нейроны. Такое добавление приводит к введению новых строк и столбцов в матрицу следования. Приведите окончательный вид такой матрицы.

Логическое описание СПР:

y1 ∧ (y2 ∨ y3) →​ R1,y2 ∧ (y4 ∨ (y2 ∧ y3)) →​ R2,y3 ∧ (y2 ∨ y3) →​ R3