База ответов ИНТУИТ

Нейросетевые технологии искусственного интеллекта

<<- Назад к вопросам

Для приведённой на рисунке системы связей и для функции активации

V = \sum_{j} \omega_j V_j

Vi := 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.

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа
Нейронная сеть утверждает марсианское происхождение человека.
Нейронная сеть отрицает учение Дарвина.
В пятом цикле «работы» нейросети установятся значения возбуждения: V1 = 0, V2 = 0,74, V3 = 1.(Верный ответ)
Похожие вопросы

Для приведённой на рисунке системы связей и для функции активации

V = \sum_{j} \omega_j V_j

Vi := 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

Vi := 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.

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

Vi := 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

Vi := 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

Vi := 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.

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

V = \sum_{j} V_j Vi := 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 Vi := 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 ) = 0,6,\\P(x_2 \in \delta_3 ) = 0,2.

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

V = \sum_{j} V_j Vi := 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

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

Vi := 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
.

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

Vi := 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
.