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

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.

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.

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.

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