игра брюс 2048
Главная / Искусственный интеллект и робототехника / Логические нейронные сети / Тест 2

Логические нейронные сети - тест 2

Упражнение 1:
Номер 1
 

Запишите логические выражения, описывающие на экране, разбитом на клетки с координатами, букву А, как показано на рисунке. Учтите возможность ее допустимого искажения при изображении.

files

Ответ:

 (1) (1,1)∧ (1,3)∧ (2,1)∧ ((2,2)∨ (3,2))∧ (2,3)∧( (3,1)∧ (3,3) )∧ (4,1)∧ (4,3) ∧ (5,2)  

 (2) (1,1)∧ (1,3)∧ (2,1)∧ (2,2)∧ (3,2)∧ (2,3)∧ (3,1)∧ (3,3) )∧ (4,1)∧ (4,3) ∧ (5,2)  

 (3) (1,1)∧ (1,3)∧ (2,1)∧ ((2,2)∨ (3,2))∧ (2,3)∧ (3,1)∧ (3,3)∧ (4,1)∧ (4,3)∧ ((5,1)∨ (5,2)∨ (5,3)  


Номер 2
 

Запишите логические выражения, описывающие на экране, разбитом на клетки с координатами, букву В, как показано на рисунке. Учтите возможность ее допустимого искажения при изображении.

files

Ответ:

 (1) (1,1)∧ (1,2)∧ (1,3)∧ (2,1)∧ (2,3)∧ (3,1)∧ (3,2)∧ (4,1)∧ (4,3)∧ ((5,1)∨ (5,2)∨ (5,3))  

 (2) (1,1)∧ (1,2)∧ (1,3)∧ (2,1)∧ (2,3)∧ (3,1)∧ (3,2)∧ ((4,1)∨ (5,1))∧ (4,3)∧ ((5,2)∨ (5,3))  

 (3) (1,1)∧ (1,2)∧ (1,3)∧ (2,1)∧ (2,3)∧ (3,1)∧ (3,2)∧ ((4,2)∨ (5,1))∧ (4,3)∧ ((5,2)∨ (5,3))  


Номер 3
 

Запишите логические выражения, описывающие на экране, разбитом на клетки с координатами, букву С, как показано на рисунке. Учтите возможность ее допустимого искажения при изображении.

files

Ответ:

 (1) (1,1)∧ (1,2)∧ ((1,3)∨ (2,3))∧ (2,1)∧ (3,1)∧ (4,1)∨ (5,1)∧ (5,2)∧ ((5,3)∨ (4,3))  

 (2) ((1,1)∨ ((1,2))∧ ((1,3)∨ (2,3))∧ (2,1)∧ (3,1)∧ ((4,1)∨ (5,1))∧ (5,2)∧ ((5,3)∨ (4,3))  

 (3) ((1,1)∨ ((1,2))∧ ((1,3)∨ (2,3))∧ (2,1)∧ (3,1)∧ ((4,1)∨ (4,3))∧ (5,1))∧ (5,2)∧ ((5,3)  


Упражнение 2:
Номер 1
 

Клетки экрана, заданные координатами, соответствуют рецепторам, величина возбуждения которых принадлежит отрезку [0, 1] . Передаточная функция f представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Таким образом, эталон буквы, по которому производится обучение, изображается возбуждением рецепторов по контуру этого эталона с учетом возможных искажений. Выберите порог распознавания h = 0,8 и веса связей так, чтобы суммарное возбуждение нейрона выходного слоя при предъявлении эталона равнялось f × 2/<число клеток, "засвеченных" эталоном буквы А> .

"Научите" однослойную нейронную сеть распознавать букву А.


Ответ:

 (1) ((1,1)+(1,3)+(2,1)+(2,2)+(2,3)+(3,1)+(3,2)+(3,3)+(4,1)+(4,3)+(5,2))×2/11  

 (2) ((1,1)+(1,3)+(2,1)+(2,2)+(2,3)+(3,1)+(3,2)+(3,3)+(4,1)+(4,3)+(5,2)) ×2/10  

 (3) ((1,1)+(1,3)+(2,1)+(2,2)+(2,3)+(3,1)+(3,3)+(4,1)+(4,3)+(5,2)) ×2/10  


Номер 2

Клетки экрана, заданные координатами, соответствуют рецепторам, величина возбуждения которых принадлежит отрезку [0, 1] . Передаточная функция f представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Таким образом, эталон буквы, по которому производится обучение, изображается возбуждением рецепторов по контуру этого эталона с учетом возможных искажений. Выберите порог распознавания h = 0,8 и веса связей так, чтобы суммарное возбуждение нейрона выходного слоя при предъявлении эталона равнялось f × 2/<число клеток, "засвеченных" эталоном буквы А> .

"Научите" однослойную нейронную сеть распознавать букву В, задаваемую возбуждением рецепторов по контуру эталона с учетом возможных искажений.


Ответ:

 (1) ((1,1)+(1,2)+(1,3)+(2,1)+(2,3)+(3,1)+(3,2)+(4,1)+(4,3)+(5,1)+(5,2)+(5,3)) ×2/12  

 (2) ((1,1)+(1,2)+(1,3)+(2,1)+(2,3)+(3,1)+(3,2)+(4,1)+(4,3)+(5,1)+(5,2)+(5,3)) ×2/11  

 (3) ((1,1)+(1,2)+(1,3)+(2,1)+(2,3)+(3,1)+(4,1)+(4,3)+(5,1)+(5,2)+(5,3)) ×2/10  


Номер 3
 

Клетки экрана, заданные координатами, соответствуют рецепторам, величина возбуждения которых принадлежит отрезку [0, 1] . Передаточная функция f представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Таким образом, эталон буквы, по которому производится обучение, изображается возбуждением рецепторов по контуру этого эталона с учетом возможных искажений. Выберите порог распознавания h = 0,8 и веса связей так, чтобы суммарное возбуждение нейрона выходного слоя при предъявлении эталона равнялось f × 2/<число клеток, "засвеченных" эталоном буквы А> .

"Научите" однослойную нейронную сеть распознавать букву С, задаваемую возбуждением рецепторов по контуру эталона с учетом возможных искажений в угловых точках.


Ответ:

 (1) ((1,1)+(1,2)+(1,3)+(2,1)+(2,3)+(3,1)+(4,1)+(4,3)+(5,1)+(5,2)+(5,3)) ×2/10  

 (2) ((1,1)+(1,2)+(1,3)+(2,1)+(2,3)+(3,1)+(4,1)+(4,3)+(5,1)+(5,2)+(5,3)) ×2/9  

 (3) ((1,1)+(1,2)+(1,3)+(2,1)+(2,3)+(3,1)+(4,1)+(4,3)+(5,1)+(5,2)+(5,3)) ×2/11  


Упражнение 3:
Номер 1
 

Нейронная сеть, отображающая обучение трем буквам, приведена на рисунке.

files

Показаны веса связей – одинаковые для каждой буквы. Передаточная функция f представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Для порога распознавания h = 0,8 определите, на какую букву более всего похож вариант возбуждения рецепторов?

(1,1) = 0,9, (1,2) = 0, (1,3) = 0,9, (2,1) = 1, (2,2) = 0,1, (2,3) = 1, (3,1) = 0,8, (3,2) = 0,9, (3,3) = 1, (4,1) = 0,9, (4,2) = 0,1, (4,3) = 1, (5,1) = 0, (5,2) = 0,9, (5,3) = 0,1.

Ответ:

 (1) это буква А  

 (2) это буква В  

 (3) это буква С  

 (4) это не похоже ни на одну из известных букв  


Номер 2

Нейронная сеть, отображающая обучение трем буквам, приведена на рисунке.

files

Показаны веса связей – одинаковые для каждой буквы. Передаточная функция f представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Для порога распознавания h = 0,8 определите, на какую букву более всего похож вариант возбуждения рецепторов?

(1,1) = 0,9, (1,2) = 1, (1,3) = 0,9, (2,1) = 1, (2,2) = 0,1, (2,3) = 1, (3,1) = 0,8, (3,2) = 0,9, (3,3) = 0,1, (4,1) = 0,9, (4,2) = 0, (4,3) = 0,8, (5,1) = 0,9, (5,2) = 0,9, (5,3) = 0,8.

Ответ:

 (1) это буква А  

 (2) это буква В  

 (3) это буква С  

 (4) это не похоже ни на одну из известных букв  


Номер 3

Нейронная сеть, отображающая обучение трем буквам, приведена на рисунке.

files

Показаны веса связей – одинаковые для каждой буквы. Передаточная функция f представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Для порога распознавания h = 0,8 определите, на какую букву более всего похож вариант возбуждения рецепторов?

(1,1) = 0,9, (1,2) = 0,9, (1,3) = 0,9, (2,1) = 1, (2,2) = 0,1, (2,3) = 1, (3,1) = 0,9, (3,2) = 0, (3,3) = 0,1, (4,1) = 0,9, (4,2) = 0, (4,3) = 1, (5,1) = 0,9 (5,2) = 0,9, (5,3) = 0,1.

Ответ:

 (1) это буква А  

 (2) это буква В или С  

 (3) это буква С  

 (4) это не похоже ни на одну из известных букв  


Номер 4
 

Нейронная сеть, отображающая обучение трем буквам, приведена на рисунке.

files

Показаны веса связей – одинаковые для каждой буквы. Передаточная функция f представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Для порога распознавания h = 0,8 определите, на какую букву более всего похож вариант возбуждения рецепторов?

(1,1) = 0, (1,2) = 0, (1,3) = 0,1, (2,1) = 0,1, (2,2) = 0,1, (2,3) = 0, (3,1) = 0,1, (3,2) = 0, (3,3) = 0,1, (4,1) = 0,1, (4,2) = 0,1, (4,3) = 0,1, (5,1) = 0, (5,2) = 0,1, (5,3) = 0.

Ответ:

 (1) это буква А  

 (2) это буква В  

 (3) это буква С  

 (4) это не похоже ни на одну из известных букв  


Упражнение 4:
Номер 1
 

Пусть нейроны выходного слоя принадлежат коре. Между ними существуют взаимно подавляющие, отрицательные (с отрицательными весами, ингибидорные) связи, как показано на рисунке.

files

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 (величина их возбуждения станет ниже порога) и обретет четко 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 fA, fB, fC и определите, через сколько тактов значимой величиной возбуждения будет обладать единственный нейрон.

После предъявления образа нейроны выходного слоя, соответствующие узнаваемым буквам, обрели значения возбуждения: fA = 1,6, fB = 1,1, fC = 0,9, величина порога h = 0.8.


Ответ:

 (1) во втором такте формируются сигналы возбуждения: fA = 1,315, fB = 0, fC = 0  

 (2) во втором такте формируются сигналы возбуждения: fA = 1,415, fB = 0, fC = 0  

 (3) в третьем такте формируются сигналы возбуждения: fA = 1,315, fB = 0, fC = 0  

 (4) из-за исходной близости значений возбуждение всех нейронов становится нулевым  


Номер 2
 

Пусть нейроны выходного слоя принадлежат коре. Между ними существуют взаимно подавляющие, отрицательные (с отрицательными весами, ингибидорные) связи, как показано на рисунке.

files

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 (величина их возбуждения станет ниже порога) и обретет четко 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 fA, fB, fC и определите, через сколько тактов значимой величиной возбуждения будет обладать единственный нейрон.

После предъявления образа нейроны выходного слоя, соответствующие узнаваемым буквам, обрели значения возбуждения: fA = 1,5, fB = 1,6, fC = 1,1 .


Ответ:

 (1) в пятом такте формируются сигналы возбуждения: fA = 0, fB = 0,821, fC = 0  

 (2) в шестом такте формируются сигналы возбуждения: fA = 1,115, fB = 0, fC = 0  

 (3) в третьем такте формируются сигналы возбуждения: fA = 0, fB = 0,9, fC = 0  

 (4) из-за исходной близости значений возбуждение всех нейронов становится нулевым  


Номер 3
 

Пусть нейроны выходного слоя принадлежат коре. Между ними существуют взаимно подавляющие, отрицательные (с отрицательными весами, ингибидорные) связи, как показано на рисунке.

files

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 (величина их возбуждения станет ниже порога) и обретет четко 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 fA, fB, fC и определите, через сколько тактов значимой величиной возбуждения будет обладать единственный нейрон.

После предъявления образа нейроны выходного слоя, соответствующие узнаваемым буквам, обрели значения возбуждения: fA = 1,5, fB = 1,4, fC = 1,45 .


Ответ:

 (1) в третьем такте формируются сигналы возбуждения: fA = 0,809, fB = 0, fC = 0  

 (2) в четвертом такте формируются сигналы возбуждения: fA = 1,1, fB = 0, fC = 0  

 (3) в третьем такте формируются сигналы возбуждения: fA = 0, fB = 0,9, fC = 0  

 (4) из-за исходной близости значений возбуждение всех нейронов становится нулевым  


Упражнение 5:
Номер 1
 

Вид некоторой "красивой" граф-схемы показан на рисунке. Для передаточной функции, представляющей сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы, постройте нейронную сеть, способную "обучиться" распознаванию букв, показываемых на экране размером 3×5 . Предполагается, что обученная нейросеть создается с помощью единичных весов связей (пропускающих сигнал в нужном направлении), веса "ненужных" связей полагаются равными нулю.

files

Обучите нейронную сеть распознаванию буквы А по логическому выражению

(1,1)∧ (1,3)∧ (2,1)∧ (2,2)∨ (3,2))∧ (2,3)∧ (3,1)∧ (3,3))∧ (4,1)∧ (4,3)∧ (5,2) . Букве поставьте в соответствие первый нейрон выходного слоя.

Ответ:

 (1) files  

 (2) files  

 (3) files  


Номер 2
 

Вид некоторой "красивой" граф-схемы показан на рисунке. Для передаточной функции, представляющей сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы, постройте нейронную сеть, способную "обучиться" распознаванию букв, показываемых на экране размером 3×5 . Предполагается, что обученная нейросеть создается с помощью единичных весов связей (пропускающих сигнал в нужном направлении), веса "ненужных" связей полагаются равными нулю.

files

Обучите нейронную сеть распознаванию буквы В, по логическому выражению

(1,1)∧ (1,2)∧ (1,3)∧ (2,1)∧ (2,3)∧ (3,1)∧ (3,2)∧ ((4,1)∨ (5,1))∧ (4,3)∧ ((5,2)∨ (5,3)) . Букве поставьте в соответствие второй нейрон выходного слоя.

Ответ:

 (1) files  

 (2) files  

 (3) files  


Номер 3
 

Вид некоторой "красивой" граф-схемы показан на рисунке. Для передаточной функции, представляющей сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы, постройте нейронную сеть, способную "обучиться" распознаванию букв, показываемых на экране размером 3×5 . Предполагается, что обученная нейросеть создается с помощью единичных весов связей (пропускающих сигнал в нужном направлении), веса "ненужных" связей полагаются равными нулю.

files

Обучите нейронную сеть распознаванию буквы С, по логическому выражению

((1,1)∨ ((1,2))∧ ((1,3)∨ (2,3))∧ (2,1)∧ (3,1)∧ ((4,1)∨ (5,1))∧ (5,2)∧ ((5,3)∨ (4,3)) . Букве поставьте в соответствие третий нейрон выходного слоя.

Ответ:

 (1) files  

 (2) files  

 (3) files  


Упражнение 6:
Номер 1
 

Обучите нейронную сеть двум буквам А и В, как показано на рисунке, согласно логическим выражениям

А: (1,1)∧ (1,3)∧ (2,1)∧ ((2,2)∨ (3,2))∧ (2,3)∧ (3,1)∧ (3,3) )∧ (4,1)∧ (4,3) ∧ (5,2).

В: (1,1)∧ (1,2)∧ (1,3)∧ (2,1)∧ (2,3)∧ (3,1)∧ (3,2)∧ ((4,1)∨ (5,1))∧ (4,3)∧ ((5,2)∨ (5,3)).

Используйте передаточную функцию суммирования значений сигналов на входах нейрона при нулевом пороге. Различает ли сформированная нейросеть эталоны этих букв?

files

Ответ:

 (1) да, различают  

 (2) различают неправильно  

 (3) не различают  


Номер 2
 

Обучите нейронную сеть двум буквам А и С, как показано на рисунке, согласно логическим выражениям

А: (1,1)∧ (1,3)∧ (2,1)∧ ((2,2)∨ (3,2))∧ (2,3)∧ (3,1)∧ (3,3) )∧ (4,1)∧ (4,3) ∧ (5,2).

С: ((1,1)∨ ((1,2))∧ ((1,3)∨ (2,3))∧ (2,1)∧ (3,1)∧ ((4,1)∨ (5,1))∧ (5,2)∧ ((5,3)∨ (4,3)).

Используйте передаточную функцию суммирования значений сигналов на входах нейрона при нулевом пороге. Различает ли сформированная нейросеть эталоны этих букв?

files

Ответ:

 (1) да, различают  

 (2) различают неправильно  

 (3) не различают  


Номер 3
 

Обучите нейронную сеть двум буквам B и С, как показано на рисунке, согласно логическим выражениям

В: (1,1)∧ (1,2)∧ (1,3)∧ (2,1)∧ (2,3)∧ (3,1)∧ (3,2)∧ ((4,1)∨ (5,1))∧ (4,3)∧ ((5,2)∨ (5,3)) .

С: ((1,1)∨ ((1,2))∧ ((1,3)∨ (2,3))∧ (2,1)∧ (3,1)∧ ((4,1)∨ (5,1))∧ (5,2)∧ ((5,3)∨ (4,3)).

Используйте передаточную функцию суммирования значений сигналов на входах нейрона при нулевом пороге. Различает ли сформированная нейросеть эталоны этих букв?

files

Ответ:

 (1) да, различают  

 (2) различают неправильно  

 (3) не различают  




Главная / Искусственный интеллект и робототехника / Логические нейронные сети / Тест 2