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

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

Произведите обучение (трассировку) изображенной на рисунке многослойной нейронной сети по структурированному (скобочному) логическому описанию СПР. Результат трассировки отобразите на матрице следования. Сформируйте значения весов связей в соответствии с прообразом логической операции, реализуемой нейроном.

Логическое описание СПР:

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

Произведите обучение (трассировку) изображенной на рисунке многослойной нейронной сети по структурированному (скобочному) логическому описанию СПР. Результат трассировки отобразите на матрице следования. Сформируйте значения весов связей в соответствии с прообразом логической операции, реализуемой нейроном.

Логическое описание СПР:

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

Произведите обучение (трассировку) изображенной на рисунке многослойной нейронной сети по структурированному (скобочному) логическому описанию СПР. Результат трассировки отобразите на матрице следования. Сформируйте значения весов связей в соответствии с прообразом логической операции, реализуемой нейроном.

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

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: