Как показала жизнь, а также свидетельствует глубокое знание законов диалектики,...

Как показала жизнь, а также свидетельствует глубокое знание законов диалектики, ни одна из версий о происхождении человека не противоречит тем качествам, которые вызывают возмущение чеховского героя. И наоборот, каждое из этих качеств лишь укрепляет уверенность в правоте каждого предположения о происхождении человека. Данное утверждение лежит в основе предположения о следующей структуре нейронной сети, отображающей модель наших исследований.

Выбрав функцию активации

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

V_i := if V > h then if V < 1then V else 1 else 0, h = 0,1 и положив V₄ = 1, рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов, «отвечающих» за версии о происхождении человека, и определите устойчивость выводов нейронной сети по отношению к исходным предположениям.

V₁ = 0,5, V₂ = 0,6, V₃ = 0,4

.

Как показала жизнь, а также свидетельствует глубокое знание законов диалектики, ни одна из версий о происхождении человека не противоречит тем качествам, которые вызывают возмущение чеховского героя. И наоборот, каждое из этих качеств лишь укрепляет уверенность в правоте каждого предположения о происхождении человека. Данное утверждение лежит в основе предположения о следующей структуре нейронной сети, отображающей модель наших исследований.

Выбрав функцию активации

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

V_i := if V > h then if V < 1then V else 1 else 0, h = 0,1 и положив V₄ = 1, рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов, «отвечающих» за версии о происхождении человека, и определите устойчивость выводов нейронной сети по отношению к исходным предположениям.

V₁ = 0,2, V₂ = 0,8, V₃ = 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.

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

Корректно составленная система принятия решений с обратными связями должна быть устойчивой по отношению к исходным предположениям. Это означает, что при любых исходных предположениях – их достоверности или весовых оценках – должны однозначно получаться окончательные, точные значения оценок этих предположений. 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, h = 0,1.

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

Корректно составленная система принятия решений с обратными связями должна быть устойчивой по отношению к исходным предположениям. Это означает, что при любых исходных предположениях – их достоверности или весовых оценках – должны однозначно получаться окончательные, точные значения оценок этих предположений. 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, h = 0,1.

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

Корректно составленная система принятия решений с обратными связями должна быть устойчивой по отношению к исходным предположениям. Это означает, что при любых исходных предположениях – их достоверности или весовых оценках – должны однозначно получаться окончательные, точные значения оценок этих предположений. 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, h = 0,1.

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

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.

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.

Нейросетевые технологии искусственного интеллекта