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:

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:

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

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

Составьте нейронные сети по схемам систем принятия решений. Примите во внимание, что при расчете передаточной функции N₁ входные сигналы принимаются элементом N₁ с весом, равным обратной величине количества входов этого элемента. Следовательно, эти веса являются весами соответствующих связей в нейронной сети. Выберите передаточную функцию: (f_j – значение входного сигнала), если эта сумма превышает порог h . Произведите верификацию сети на основе известных решений по четко заданным ситуациям.

Составьте нейронные сети по схемам систем принятия решений. Примите во внимание, что при расчете передаточной функции N₁ входные сигналы принимаются элементом N₁ с весом, равным обратной величине количества входов этого элемента. Следовательно, эти веса являются весами соответствующих связей в нейронной сети. Выберите передаточную функцию: (f_j – значение входного сигнала), если эта сумма превышает порог h . Произведите верификацию сети на основе известных решений по четко заданным ситуациям.

Составьте нейронные сети по схемам систем принятия решений. Примите во внимание, что при расчете передаточной функции N₁ входные сигналы принимаются элементом N₁ с весом, равным обратной величине количества входов этого элемента. Следовательно, эти веса являются весами соответствующих связей в нейронной сети. Выберите передаточную функцию: (f_j – значение входного сигнала), если эта сумма превышает порог h . Произведите верификацию сети на основе известных решений по четко заданным ситуациям.

Произведите трассировку нейронной сети заданной структуры для воссоздания обученной нейронной сети для игры в "железнодорожную рулетку". Веса связей нейронов выходного слоя положите равными обратной величине количества активных входов нейрона. Проверьте правильность "работы" нейросети.