База ответов ИНТУИТ

Нейросетевые технологии искусственного интеллекта

<<- Назад к вопросам

Обсудите принципы установления причинно-следственных отношений Д.С. Милля. Пусть явление \alpha заключается в скольжении и заносе автомобиля. Испробовав и отвергнув все предположения, вы убедились в том, что фактор \beta высоты протектора шин единственно влияет на устойчивое движение автомобиля. Обсудите принцип единственного сходства Милля: «Если все обстоятельства явления, кроме \beta, могут отсутствовать, не уничтожая явление \alpha, то \beta является причиной явления \alpha (\beta \to \alpha)».

(Ответ считается верным, если отмечены все правильные варианты ответов.)
Варианты ответа
Гипотезу \beta \to \alpha следует считать правдоподобной, тем более, если после смены покрышек скольжение и занос прекратились.(Верный ответ)
Поиск причины заноса и скольжения следует продолжить, т.к. обнаруженная зависимость является всего лишь гипотезой.(Верный ответ)
Людям свойственно излишне доверять своим ощущениям. Просто следует повысить мастерство вождения, записавшись в мою автошколу.
Похожие вопросы
Обсудите принципы установления причинно-следственных отношений Д.С. Милля. Пусть фактором \alpha является износ покрышек автомобиля, при котором высота протектора становится меньше 0,1 см. Явление \beta заключается в скольжении и заносе автомобиля. Обсудите проявление принципа единственного различия Милля: «Если после введения какого-либо фактора \alpha появляется или после его удаления исчезает некоторое явление \beta, то фактор \alpha является причиной явления \beta (\alpha \to \beta)».

В результате моделирования выяснилось, что рассмотрение принадлежности x1 всему диапазону \delta_1 не удовлетворяет требованиям к точности результатов. А именно, если предполагается условие x_1 \in [0; 0,5), нейросеть выдаёт удовлетворительный ответ. Однако условие (x_1 \in [0,5; 1)) \land (x_2 \in [1, 2)) требует нового правильного решения Y5. Модифицируйте заданную нейронную сеть с учётом новых данных.

Исходная нейронная сеть имеет вид:

В результате моделирования выяснилось, что рассмотрение принадлежности x1 всему диапазону \delta_1 не удовлетворяет требованиям к точности результатов. А именно, если предполагается условие x_1 \in [0; 0,5), нейросеть выдаёт удовлетворительный ответ. Однако условие (x_1 \in [0,5; 1)) \land (x_2 \in [1, 2)) требует нового правильного решения Y5. Модифицируйте заданную нейронную сеть с учётом новых данных.

Исходная нейронная сеть имеет вид:

В результате моделирования выяснилось, что рассмотрение принадлежности x1 всему диапазону \delta_1 не удовлетворяет требованиям к точности результатов. А именно, если предполагается условие x_1 \in [0; 0,5), нейросеть выдаёт удовлетворительный ответ. Однако условие (x_1 \in [0,5; 1)) \land (x_2 \in [1, 2)) требует нового правильного решения Y5. Модифицируйте заданную нейронную сеть с учётом новых данных.

Исходная нейронная сеть имеет вид:

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, ni – 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»}.

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, ni – 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»}.

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, ni – 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»}.

Для предполагаемых с некоторой достоверностью значений скорости паровозов определите среднее ожидаемое значение M выплачиваемого гонорара по формуле M=\frac{\sum_{i}M_i Ri}{\sum_{i}Ri} , Mi – сумма гонорара за выполнение i – го решения.

Функция активации имеет вид: V=\sum_{j}V_j ; V_i := V, \text{ если V } \geq h, 0 – в противном случае, h = 0,5.

А1 = А2 = 0,5, В1 = 0,3, В2 = 0,7, М1 = $200, M2 = $50, M3 = $60, M4 = $240. Нейронная сеть, составленная для V1 = 60 км/ч, V2 = 70 км/ч, имеет вид

Для предполагаемых с некоторой достоверностью значений скорости паровозов определите среднее ожидаемое значение M выплачиваемого гонорара по формуле M=\frac{\sum_{i}M_i Ri}{\sum_{i}Ri} , Mi – сумма гонорара за выполнение i – го решения.

Функция активации имеет вид: V=\sum_{j}V_j; V_i := V, \text{ если V } \geq h, \text{ 0 – в противном случае}, h = 0,5.

А1 = 0,4, А2 = 0,6, В1 = В2 = 0,5, М1 = $210, M2 = $60, M3 = $70, M4 = $250. Нейронная сеть, составленная для V1 = 70 км/ч, V2 = 80 км/ч, имеет вид

Для предполагаемых с некоторой достоверностью значений скорости паровозов определите среднее ожидаемое значение M выплачиваемого гонорара по формуле M=\frac{\sum_{i}M_i Ri}{\sum_{i}Ri} , Mi – сумма гонорара за выполнение i – го решения.

Функция активации имеет вид: V=\sum_{j}V_j ; V_i := V, \text{ если V } \geq h, \text{ 0 – в противном случае}, h = 0,5.

А1 = 0,8, А2 = 0,2, В1 = 0,4, В2 = 0,6, М1 = $230, M2 = $70, M3 = $80, M4 = $260. Нейронная сеть, составленная для V1 = 60 км/ч, V2 = 90 км/ч, имеет вид