Нейросетевые технологии искусственного интеллекта

<<- Назад к вопросам

Составьте однослойные логические нейронные сети по описанию систем принятия решений. Функция активации имеет вид:
$V=\sum_{j}V_j$ ; $V_i := V/n_i , если V_i \geq h$ , 0 – в противном случае, n_i – количество активных входов нейрона.
$(A_1\lor A_2)\land (C_1\land «B_1\land B_3»)\land (C_2\land «B_1\land B_3») \to R_1 = \text{«Дубай»};\\(A_1\lor A_2)\land (C_1\lor C_2)\land (B_1\lor B_3) \to R_2 = \text{«Красное море»}.$

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

(Верный ответ)

Похожие вопросы

Составьте однослойные логические нейронные сети по описанию систем принятия решений. Функция активации имеет вид:

$V=\sum_{j}V_j$ ; $V_i := V/n_i , если V_i \geq h$ , 0 – в противном случае, n_i – количество активных входов нейрона.

$A_1\land C_1\land «B_3\backslash B_1» \to R_1 = \text{«Таиланд»};\\(A_1\land (C_1\land C_2)\land (B_1\land B_3))\land (А_2\land (C_1\land C_2)\land (B_1\land B_3)) \to R_2 = \text{«Анталия»}.$

$V=\sum_{j}V_j$ ; $V_i := V/n_i , если V_i \geq h$ , 0 – в противном случае, n_i – количество активных входов нейрона.

$(A_1\lor A_2)\land (C_1\land C_2)\land «B_1&B_3» \to R_1 = \text{«Лазурный Берег»};\\(A_1\lor A_2)\land (C_1\land (B_1\lor B_3)\lor (C_2\land (B_1\lor B_3)) \to R_2 = \text{«о. Родос»}.$

Поясните некоторые нюансы формирования решений логической нейронной сети. Постройте логическую нейронную сеть по её логическому описанию

$x_1\land x_3\land x_5 \to \text{ Решение 1,}\\(x_1\land x_2) \to \text{ Решение 2,}\\(x_3\land x_4\land x_5) \to \text{ Решение 2.}$

Ситуация описывается нечёткими значениями (достоверностью) событий x₁, …, x₅. Функция активации нейрона формируется:

$F_i=\frac{\sum_{j}F_j}{n_i}$ , если это значение не меньше порога h, 0 – в противном случае; n_i – количество активных входов (дендритов) i-го нейрона, f_j – значение возбуждения рецептора x_j, связанного с i-м нейроном $(j \in {1, ..., 5})$ .

Для логического описания системы принятия решений составьте её «электронную» схему.

$x_1\land (x_4\lor x_6) \to R_1 = \text{<шахматы>; }\\x_1\land ((x_4\land x_{10})\lor x_5) \to R_2 = \text{<верховая езда>. }$

Поясните некоторые нюансы формирования решений логической нейронной сети. Примените простой способ «размножения решений» для преобразования логического описания системы принятия решений (СПР) при формировании однослойной логической нейронной сети. Логическое описание СПР имеет вид:

$x_1\land x_3\land x_5 \to \text{ Решение 1},\\(x_1\land x_2)\lor (x_3\land x_4\land x_5) \to \text{ Решение 2.}$

По логической нейронной сети с обратными связями, представленной на рисунке, для функции активации

$f_i = frac{\sum_{j} \omega_j V_j}{\sum_{j} \omega_j}$

$f_\text{Вых i} = \left \{ \begin{matrix}f_i \text{ если }f_i \geq h\\ \text{0, в противном случае}\end{matrix} \right.$

при h = 0,5, рассчитайте количество циклов «кайфа» после встречи с идеальным мужчиной, который мелькнул и исчез, заслонив собой весь мир. Вес обратной связи равен 0,5.

Идеальный мужчина (независимо от упитанности) удовлетворяет условию $(x_2 \land y_2 \land z_2 \land k_2) = 1$ .

По логической нейронной сети с обратными связями, представленной на рисунке, для функции активации

$f_i = frac{\sum_{j} \omega_j V_j}{\sum_{j} \omega_j}$

$f_\text{Вых i} = \left \{ \begin{matrix}f_i \text{ если }f_i \geq h\\ \text{0, в противном случае}\end{matrix} \right.$

Идеальный мужчина (независимо от упитанности) удовлетворяет условию $(x_1 \land y_2 \land z_3 \land k_1) = 1$ .

По логической нейронной сети с обратными связями, представленной на рисунке, для функции активации

$f_i = frac{\sum_{j} \omega_j V_j}{\sum_{j} \omega_j}$

$f_\text{Вых i} = \left \{ \begin{matrix}f_i \text{ если }f_i \geq h\\ \text{0, в противном случае}\end{matrix} \right.$

Идеальный мужчина (независимо от упитанности) удовлетворяет условию $(x_1 \land y_3 \land z_3 \land k_1) = 1$ .

Для логического описания системы принятия решений составьте её «электронную» схему.

$(x_1\lor x_3)\land x_7 \to R_1 = \text{<выбор: верховая езда, коньки, лыжи, санки>;}\\x_2\land x_7 \to R_2 = \text{<санки>; }\\x_3\land x_7 \to R_3 = \text{<выбор: сон, дискотека>.}$

Постройте логическую нейронную сеть «железнодорожная рулетка» для различных вариантов V1 и V2 скорости паровозов, влияющей на величину гонорара линейных. Воспользуйтесь функцией активации $V=\sum_{j}V_j$ ; $V_i := V, \text{ если V } \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,5.

V1 = 60 км/ч, V2 = 70 км/ч.

$А1\land В1 \to R1 = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $200>;\\A1\land В2 \to R2 = <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $50>;\\A2\land В1 \to R3 = <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $60>;\\А2\land В2 \to R4 = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $240>.$