Задача обнаружения (селекции).Пусть нейроны выходного слоя принадлежат некоторой области коры...

Задача обнаружения (селекции).

Пусть нейроны выходного слоя принадлежат некоторой области коры головного мозга. Между ними существуют взаимно подавляющие, отрицательные (с отрицательными весами, т. н. ингибиторные) связи, как показано на рисунке.

Для локализации возбуждения единственного нейрона предположим, что в каждом такте работы нейросети каждый нейрон уменьшает величину возбуждения всех других нейронов на 0,1 величины собственного возбуждения. В свою очередь, он подвергается такому же воздействию со стороны других нейронов.Следовательно, нейрон, величина возбуждения которого максимальна, через несколько тактов подавит возбуждение других нейронов (предположим, величина их возбуждения станет ниже порога 0,8) и обретёт чётко выраженный сигнал возбуждения в ответ на поставленную задачу распознавания.

Рассчитайте величины возбуждения нейронов, «отвечающих» за буквы А, В, С по заданным начальным значениям их возбуждения f_A, f_B, f_C и определите, через сколько тактов значимой величиной возбуждения будет обладать единственный нейрон.

После предъявления образа нейроны выходного слоя, соответствующие узнаваемым буквам, обрели значения возбуждения: f_A = 1,6, f_B = 1,1, f_C = 0,9.

Задача обнаружения (селекции).

Пусть нейроны выходного слоя принадлежат некоторой области коры головного мозга. Между ними существуют взаимно подавляющие, отрицательные (с отрицательными весами, т. н. ингибиторные) связи, как показано на рисунке.

Для локализации возбуждения единственного нейрона предположим, что в каждом такте работы нейросети каждый нейрон уменьшает величину возбуждения всех других нейронов на 0,1 величины собственного возбуждения. В свою очередь, он подвергается такому же воздействию со стороны других нейронов.Следовательно, нейрон, величина возбуждения которого максимальна, через несколько тактов подавит возбуждение других нейронов (предположим, величина их возбуждения станет ниже порога 0,8) и обретёт чётко выраженный сигнал возбуждения в ответ на поставленную задачу распознавания.

Рассчитайте величины возбуждения нейронов, «отвечающих» за буквы А, В, С по заданным начальным значениям их возбуждения f_A, f_B, f_C и определите, через сколько тактов значимой величиной возбуждения будет обладать единственный нейрон.

После предъявления образа нейроны выходного слоя, соответствующие узнаваемым буквам, обрели значения возбуждения: f_A = 1,5, f_B = 1,4, f_C = 1,45.

Для приведённой на рисунке системы связей и для функции активации

$V = \sum_{j} \omega_j V_j$

V_i := if V > h then if V < 1 then V else 1 else 0, и для h = 0,3 (для всех нейронов) рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов 1 – 3 для заданных, предполагаемых значений.

V₁ = 1, V₂ = 0,5, V₃ = 0,2.

Для приведённой на рисунке системы связей и для функции активации

$V = \sum_{j} \omega_j V_j$

V_i := if V > h then if V < 1 then V else 1 else 0, и для h = 0,3 (для всех нейронов) рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов 1 – 3 для заданных, предполагаемых значений.

V₁ = 0,8, V₂ = 0,2, V₃ = 0,2.

Для приведённой на рисунке системы связей и для функции активации

$V = \sum_{j} \omega_j V_j$

V_i := if V > h then if V < 1 then V else 1 else 0, и для h = 0,3 (для всех нейронов) рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов 1 – 3 для заданных, предполагаемых значений.

V₁ = 1, V₂ = 1, V₃ = 0,2.

Ниже приведён рис. 10.1 Лекции. В дополнение к расчётам, проведённым в Лекции, установите, зависят ли уточнённые предположения о происхождении человека от предположения, принятого первоначально?Функция активации i-го нейрона определяется:

$V = \sum_{j} \omega_j V_j$

V_i := if V > h then if V < 1 then V else 1 else 0.

Примите значения порогов: h = 0 для нейронов 1 – 5 и h = 0,3 для нейронов 6 – 10. Проведите расчёт возбуждения нейронов.

Положите V₁ = 0,8, V₂ = 0,1, V₃ = 0,1, V₄ = 1, V₅ = 1.

Ниже приведён рис. 10.1 Лекции. В дополнение к расчётам, проведённым в Лекции, установите, зависят ли уточнённые предположения о происхождении человека от предположения, принятого первоначально?Функция активации i-го нейрона определяется:

$V = \sum_{j} \omega_j V_j$

V_i := if V > h then if V < 1 then V else 1 else 0.

Примите значения порогов: h = 0 для нейронов 1 – 5 и h = 0,3 для нейронов 6 – 10. Проведите расчёт возбуждения нейронов.

Положите V₁ = 0,7, V₂ = 0,2, V₃ = 0,1, V₄ = 0,6, V₅ = 0,5.

Ниже приведён рис. 10.1 Лекции. В дополнение к расчётам, проведённым в Лекции, установите, зависят ли уточнённые предположения о происхождении человека от предположения, принятого первоначально?Функция активации i-го нейрона определяется:

$V = \sum_{j} \omega_j V_j$

V_i := if V > h then if V < 1 then V else 1 else 0.

Примите значения порогов: h = 0 для нейронов 1 – 5 и h = 0,3 для нейронов 6 – 10. Проведите расчёт возбуждения нейронов.

Положите V₁ = 0,9, V₂ = 0,05, V₃ = 0,05, V₄ = 1, V₅ = 0,7.

Рассчитайте значения возбуждения нейронов выходного слоя и найдите вектор управляющего воздействия по нечётко заданным характеристикам. Функция активации имеет вид:

$V = \sum_{j} V_j$ V_i := V, если V > h, 0 – в противном случае; h = 0,5.

Нейронная сеть имеет вид:

Достоверность предположения о принадлежности значений x₁ и x₂ исследуемым интервалам равна:

$P(x_1 \in \delta_2 ) = 0,2,\\P(x_1 \in \delta_3 ) = 0,8,\\P(x_2 \in \delta_1 ) = 0,2,\\P(x_2 \in \delta_2 ) = 0,8.$

Рассчитайте значения возбуждения нейронов выходного слоя и найдите вектор управляющего воздействия по нечётко заданным характеристикам. Функция активации имеет вид:

$V = \sum_{j} V_j$ V_i := V, если V > h, 0 – в противном случае; h = 0,5.

Нейронная сеть имеет вид:

Достоверность предположения о принадлежности значений x₁ и x₂ исследуемым интервалам равна:

$P(x_1 \in \delta_2 ) = 0,2,\\P(x_1 \in \delta_3 ) = 0,8,\\P(x_2 \in \delta_1 ) = 0,2,\\P(x_2 \in \delta_2 ) = 0,7,\\P(x_2 \in \delta_3 ) = 0,1$

Нейросетевые технологии искусственного интеллекта