Введение в нейронные сети

Упражнение 1:

Номер 1

Ответьте на вопросы принципиального характера. Что лежит в основе формирования однослойных, тем более, - совершенных, нейронных сетей, отображающих явное задание таблиц с автоматической интерполяцией?

Ответ:

(1) возможность представления каждой логической функции в описании системы принятия решений дизъюнктивной нормальной формой, представляющей собой объединение переменных, связанных операцией И (конъюнкций), операцией ИЛИ (в дизъюнкцию). Каждая конъюнкция в ней определяет решение

(2) возможность "размножения" решений, позволяющего в тексте каждого решения указывать дополнительную информацию, например, - о причине получения такого решения

(3) требование сокращения сложности трассировки нейронной сети и ее модификации

Номер 2

Ответьте на вопросы принципиального характера. Если в действительности "работа" логической нейронной сети отражает проверку попадания ситуации, по каждому событию отдельно, в некоторый заданный диапазон или анализ на совпадение с некоторым значением, то в чем преимущество подобного подхода, как оригинального метода вычислений, по сравнению с "традиционным" программно-алгоритмическим способом анализа этого попадания?

Ответ:

(1) в возможности параллельного выполнения большого количества логических условий на основе нечетких данных при моделировании ассоциативного способа поиска наибольшей похожести с помощью высокопроизводительной вычислительной системы

(2) в возможности расширения и обобщения диапазона значений параметров при их совместном логическом анализе: при переходе от логических (булевых) значений к действительным, адекватным достоверности, нечетким данным

(3) в оригинальном использовании функции активации вместо логических операций для имитации процесса "голосования" в пользу некоторого решения по принципу ассоциативного мышления

Номер 3

Ответьте на вопросы принципиального характера. В чем заключается существенный недостаток нахождения решения с помощью логической нейронной сети и как можно снизить его значение?

Ответ:

(1) в необходимости сортировки - нахождения нейрона выходного слоя, имеющего максимальную величину возбуждения. Влияние указанного недостатка может быть снижено, если нейронная сеть является звеном в длинной логической цепочке последовательно "работающих" нейронных сетей. При этом локализация промежуточных решений не требуется: они используются автоматически следующей нейронной сетью. Другой способ снижения роли указанного недостатка требует разработки средств аппаратной поддержки в составе специализированного процессора – нейрокомпьютера

(2) сложность корректного формального представления системы принятия решений

(3) дистрибутивное представление формального описания СПР, корректировка параметров нейронной сети, верификация ее столь сложны, что требуют концентрации усилий на построении однослойных, а если возможно, - совершенных логических нейронных сетей. Это практически возможно всегда

Упражнение 2:

Номер 1

По логическому описанию СПР составьте описания однослойных логических нейронных сетей. Возможно ли построение по полученному описанию совершенной логической сети? Логическое описание СПР:

math

Ответ:

(1)

math

Не выполняется требование непротиворечивости логического описания СПР. (Противоречивые логические выражения отмечены.) Нейронная сеть вырабатывает неоднозначные решения

(2) построить совершенную нейросеть нельзя из-за различного количества переменных, участвующих в логических выражениях

(3) совершенная нейронная сеть может быть построена с помощью введения фиктивных переменных

Номер 2

По логическому описанию СПР составьте описания однослойных логических нейронных сетей. Возможно ли построение по полученному описанию совершенной логической сети? Логическое описание СПР:

math

Ответ:

(1)

math

Не выполняется требование непротиворечивости логического описания СПР. (Противоречивые логические выражения отмечены.) Нейронная сеть вырабатывает неоднозначные решения

(2) построить совершенную нейросеть нельзя из-за различного количества переменных, участвующих в логических выражениях

(3) совершенная нейронная сеть может быть построена с помощью введения фиктивных переменных

Номер 3

По логическому описанию СПР составьте описания однослойных логических нейронных сетей. Возможно ли построение по полученному описанию совершенной логической сети? Логическое описание СПР:

math

Ответ:

(1)

math

Не выполняется требование непротиворечивости логического описания СПР. (Противоречивые логические выражения отмечены.) Нейронная сеть вырабатывает неоднозначные решения

(2) построить совершенную нейросеть нельзя из-за различного количества переменных, участвующих в логических выражениях

(3) совершенная нейронная сеть может быть построена с помощью введения фиктивных переменных

Упражнение 3:

Номер 1

Можно ли по логическому описанию СПР построить логическую нейронную сеть, пригодную для практического применения? Логическое описание СПР:

math

Ответ:

(1) описание не удовлетворяет требованию непротиворечивости. Отсутствие информации о "физическом смысле" системы не позволяет судить об исчерпывающих множествах событий, образующих факторное пространство. Это не позволяет установить полноту логического описания и не способствует уверенности в корректности сформулированных вопросов к сети

(2) можно, исходя из требований к точности и правдоподобию ответов

(3) нельзя, так как описание не удовлетворяет требованию непротиворечивости

Номер 2

Можно ли по логическому описанию СПР построить логическую нейронную сеть, пригодную для практического применения? Логическое описание СПР:

math

Ответ:

(1) описание не удовлетворяет требованию непротиворечивости. Отсутствие информации о "физическом смысле" системы не позволяет судить об исчерпывающих множествах событий, образующих факторное пространство. Это не позволяет установить полноту логического описания и не способствует уверенности в корректности сформулированных вопросов к сети

(2) можно, исходя из требований к точности и правдоподобию ответов

(3) нельзя, так как описание не удовлетворяет требованию непротиворечивости

Номер 3

Можно ли по логическому описанию СПР построить логическую нейронную сеть, пригодную для практического применения? Логическое описание СПР:

math

Ответ:

(1) описание не удовлетворяет требованию непротиворечивости. Отсутствие информации о "физическом смысле" системы не позволяет судить об исчерпывающих множествах событий, образующих факторное пространство. Это не позволяет установить полноту логического описания и не способствует уверенности в корректности сформулированных вопросов к сети

(2) можно, исходя из требований к точности и правдоподобию ответов

(3) нельзя, так как описание не удовлетворяет требованию непротиворечивости

Упражнение 4:

Номер 1

Постройте для бабушки совершенную логическую нейронную сеть для ее СПР, что откроет широкие возможности развития и модификации при реализации в ее нейрокомпьютере – записной книжке. Убедитесь в полноте и непротиворечивости полученной СПР.
Логическое описание СПР:
 = "Прогулка на велосипеде";
 = "Шахматы";
 = "Верховая езда";
 = "Байдарка";
 = "Дискотека";
 = "Пешая прогулка".

Ответ:

(1)

math

Система полна и непротиворечива

(2)

math

Система противоречива

(3)

math

Система не полна

Номер 2

Постройте для бабушки совершенную логическую нейронную сеть для ее СПР, что откроет широкие возможности развития и модификации при реализации в ее нейрокомпьютере – записной книжке. Убедитесь в полноте и непротиворечивости полученной СПР.
Логическое описание СПР:
 = "Прогулка на велосипеде";
 = "Шахматы";
 = "Верховая езда";
 = "Байдарка";
 = "Дискотека";
 = "Пешая прогулка".

Ответ:

(1)

math

Система противоречива

(2)

math

Система полна и непротиворечива

(3)

math

Система полна и непротиворечива

Номер 3

Постройте для бабушки совершенную логическую нейронную сеть для ее СПР, что откроет широкие возможности развития и модификации при реализации в ее нейрокомпьютере – записной книжке. Убедитесь в полноте и непротиворечивости полученной СПР.
Логическое описание СПР:
 = "Прогулка на велосипеде";
 = "Шахматы";
 = "Верховая езда";
 = "Байдарка";
 = "Дискотека";
 = "Пешая прогулка".

Ответ:

(1)

math

Система противоречива

(2)

math

Система противоречива

(3) система станет непротиворечивой, если ввести комплексные решения по выбору:

math

Упражнение 5:

Номер 1

Для правильной совершенной нейронной сети, используемой в бабушкиной СПР
         = "Прогулка на велосипеде";
 = "Шахматы";
 = "Верховая езда";
 = "Байдарка";
 = "Дискотека";
 = "Пешая прогулка".
исследуйте и обсудите возможность применения данной функции активации на основе анализа эталонных ситуаций. Функция активации имеет вид: ,0 - в противном случае. (Значение h позвольте выбрать бабушке самой так, чтобы не морочить себе голову анализом ненулевых значений возбуждения.)

Ответ:

(1) нейронная сеть дает правильные ответы по всем эталонным ситуациям, что позволяет довериться ей в случае неопределенности

(2) хотя все ответы правильны, это не дает оснований ей доверять. Необходимы длительные испытания и обсуждения с подругами и друзьями

(3) не все ответы правильны. Все зависит от выбора значения порога

Номер 2

Для правильной совершенной нейронной сети, используемой в бабушкиной СПР
         = "Прогулка на велосипеде";
 = "Шахматы";
 = "Верховая езда";
 = "Байдарка";
 = "Дискотека";
 = "Пешая прогулка".
исследуйте и обсудите возможность применения данной функции активации на основе анализа эталонных ситуаций. Функция активации имеет вид: ,0 - в противном случае. Рекомендуется принять h = m-1, где m – количество активных входов нейрона (в данном случае m = 3).

Ответ:

(1) нейронная сеть дает правильные ответы по всем эталонным ситуациям, что позволяет довериться ей в случае неопределенности

(2) хотя все ответы правильны, это не дает оснований ей доверять. Необходимы длительные испытания и обсуждения с подругами и друзьями

(3) не все ответы правильны. Все зависит от выбора значения порога

Номер 3

Для правильной совершенной нейронной сети, используемой в бабушкиной СПР
         = "Прогулка на велосипеде";
 = "Шахматы";
 = "Верховая езда";
 = "Байдарка";
 = "Дискотека";
 = "Пешая прогулка".
исследуйте и обсудите возможность применения данной функции активации на основе анализа эталонных ситуаций. Функция активации имеет вид: ,0 - в противном случае (m – число активных входов нейрона, в данном случае m = 3). Рекомендуется принять h = 0,5.

Ответ:

(1) нейронная сеть дает правильные ответы по всем эталонным ситуациям, что позволяет довериться ей в случае неопределенности

(2) хотя все ответы правильны, это не дает оснований ей доверять. Необходимы длительные испытания и обсуждения с подругами и друзьями

(3) не все ответы правильны. Все зависит от выбора значения порога

Упражнение 6:

Номер 1

Для СПР, изготовленной для дяди Рамзая, составьте совершенную нейронную сеть. (В связи со значительным приобретенным Вами опытом решения подобной простой задачи, уже сформированная сеть приводится ниже.) С помощью коррекции весов связей используйте возможность предпочтительного выбора решений в том случае, когда события, образующие факторное пространство, учитываются с различными значениями приоритета. Как с помощью порогов усилить эффект приоритетного обслуживания? Исследуйте возможность модификации и развития совершенной нейронной сети, например, на тот случай, когда Никита прибыл из мест, не столь отдаленных, и с энтузиазмом включился в работу. Как сокращается объем матрицы следования, описывающей однослойную (в том числе – совершенную) логическую нейронную сеть? Поступила некоторая недостоверная информация об отсутствии Васи. Как скорректировать параметры нейронной сети?

Ответ:

(1) матрица следования однослойной нейронной сети содержит столько строк, сколько решений, с учетом их "размножения", предусмотрено в СПР. Строки закреплены за решениями. Количество столбцов соответствует количеству событий. Каждый столбец соответствует событию

(2) развитие нейросети, связанное, например, с появлением новых фигурантов, производится с помощью добавления новых столбцов матрицы следования, связанных с его деятельностью, а также, если необходимо, добавлением новых строк, соответствующих новым решениям – новым возможностям

(3) веса всех связей, исходящих от рецептора "Вася", следует положить равными достоверности участия Васи в игре

(4) того же эффекта можно добиться, увеличив пороги тех нейронов, которые используют информацию о Васе. Так будут повышены требования к достоверности той информации, которая связана с Васей. files

Номер 2

Для СПР, изготовленной для дяди Рамзая, составьте совершенную нейронную сеть. (В связи со значительным приобретенным Вами опытом решения подобной простой задачи, уже сформированная сеть приводится ниже.) С помощью коррекции весов связей используйте возможность предпочтительного выбора решений в том случае, когда события, образующие факторное пространство, учитываются с различными значениями приоритета. Как с помощью порогов усилить эффект приоритетного обслуживания? Исследуйте возможность модификации и развития совершенной нейронной сети, например, на тот случай, когда Никита прибыл из мест, не столь отдаленных, и с энтузиазмом включился в работу. Как сокращается объем матрицы следования, описывающей однослойную (в том числе – совершенную) логическую нейронную сеть? Поступила некоторая недостоверная информация о закрытии предприятия Марина. Как скорректировать параметры нейронной сети?

Ответ:

(1) матрица следования однослойной нейронной сети содержит столько строк, сколько решений, с учетом их "размножения", предусмотрено в СПР. Строки закреплены за решениями. Количество столбцов соответствует количеству событий. Каждый столбец соответствует событию

(2) развитие нейросети, связанное, например, с появлением новых фигурантов, производится с помощью добавления новых столбцов матрицы следования, связанных с его деятельностью, а также, если необходимо, добавлением новых строк, соответствующих новым решениям – новым возможностям

(3) веса всех связей, исходящих от рецептора "Марина", следует положить равными достоверности участия Марины в игре

(4) того же эффекта можно добиться, увеличив пороги тех нейронов, которые используют информацию о Марине. Так будут повышены требования к достоверности той информации, которая связана с Мариной

Номер 3

Для СПР, изготовленной для дяди Рамзая, составьте совершенную нейронную сеть. (В связи со значительным приобретенным Вами опытом решения подобной простой задачи, уже сформированная сеть приводится ниже.) С помощью коррекции весов связей используйте возможность предпочтительного выбора решений в том случае, когда события, образующие факторное пространство, учитываются с различными значениями приоритета. Как с помощью порогов усилить эффект приоритетного обслуживания? Исследуйте возможность модификации и развития совершенной нейронной сети, например, на тот случай, когда Никита прибыл из мест, не столь отдаленных, и с энтузиазмом включился в работу. Как сокращается объем матрицы следования, описывающей однослойную (в том числе – совершенную) логическую нейронную сеть? Поступила некоторая недостоверная информация о закрытии канала нелегальной доставки продукции фирмы Ночная Бабочка. Как скорректировать параметры нейронной сети?

Ответ:

(1) матрица следования однослойной нейронной сети содержит столько строк, сколько решений, с учетом их "размножения", предусмотрено в СПР. Строки закреплены за решениями. Количество столбцов соответствует количеству событий. Каждый столбец соответствует событию

(2) развитие нейросети, связанное, например, с появлением новых фигурантов, производится с помощью добавления новых столбцов матрицы следования, связанных с его деятельностью, а также, если необходимо, добавлением новых строк, соответствующих новым решениям – новым возможностям

(3) веса всех связей, исходящих от рецептора "Продукция фирмы Ночная Бабочка", следует положить равными достоверности участия фирмы в игре

(4) того же эффекта можно добиться, увеличив пороги тех нейронов, которые используют информацию об этой фирме. Так будут повышены требования к достоверности той информации, которая связана с фирмой

Упражнение 7:

Номер 1

Произведите дистрибутивные преобразования логического описания системы принятия решений контролером электропоезда и наметьте целесообразное размножение решений для следующего факторного пространства событий:

math = "пассажир предъявил билет";

math = "пассажир не предъявил билет";

math = "в билете указана дата (число) этого дня";

math = "в билете указана дата (число) не этого дня";

math = "в билете указан текущий месяц";

math = "в билете указан не текущий месяц";

math = "в билете указан текущий год";

math = "в билете указан прошлый год";

math = "в билете указан более ранний год";

math = "предъявлены проездные документы работника МПС";

math = "предъявлено пенсионное удостоверение";

math = "не предъявлено пенсионное удостоверение";

math = "предъявлено удостоверение работника МПС";

math = "не предъявлено удостоверение работника МПС";

math = "предложена взятка".

Принимаемые решения:

math = "поблагодарить и извиниться за беспокойство";

math = "взыскать штраф 100 рублей";

math = "взыскать штраф 300 рублей";

math = "вызвать милицию";

math = "пожурить".

Логическое описание СПР имеет вид:

math ,

math .

Ответ:

(1)

Х_1 \land Х_3 \land Х_5 \land Х_7  \land Х_10 \to R_1,
Х_1 \land Х_4 \land Х_7 \to  R_2 ,
Х_1 \land Х_6 \land Х_7  \to R_2 , 
Х_2  \land Х_12 \land Х_14 \to R_2 ,
Х_1 \land Х_8 \to R_3 ,
Х_10 \land Х_8 \to R_3 ,
Х_1 \land Х_9 \to R_4 ,
Х_10 \land Х_9  \to R_4 ,
Х_2 \land Х_15 \to R_4 , 
Х_2 \land Х_11  \to R_5 ,
Х_2 \land Х_13 \to R_5 .

(2)

Х_1 \land Х_3 \land Х_5 \land Х_7   \to  R_1,
Х_10  \land Х_13  \to  R_1 ,
Х_1 \land Х_4 \land Х_7   \to  R_2 ,
Х_1 \land Х_6 \land Х_7   \to  R_2 , 
Х_2  \land Х_12 \land Х_14  \to  R_2 ,
Х_1 \land Х_8  \to  R_3 ,
Х_10 \land Х_8  \to  R_3 ,
Х_1 \land Х_9  \to  R_4 ,
Х_10 \land Х_9   \to  R_4 ,
Х_2 \land Х_15  \to  R_4 , 
Х_2 \land Х_11   \to  R_5 ,
Х_2 \land Х_13  \to  R_5 .

(3)

Х_1 \land Х_3 \land Х_5 \land Х_7  \to R_1,
Х_10 \to R_1 ,
Х_1 \land Х_4 \land Х_7  \to R_2 ,
Х_1 \land Х_6 \land Х_7  \to R_2 , 
Х_2 \land Х_12 \land Х_14 \to R_2 ,
Х_1 \land Х_8 \to R_3 ,
Х_10 \land Х_8 \to R_3 ,
Х_1 \land Х_9 \to R_4 ,
Х_10 \land Х_9  \to R_4 ,
Х_2 \land Х_15 \to R_4 , 
Х_2 \land Х_11 \land  Х_2 \land Х_13 \to R_5 ,

Номер 2

Произведите дистрибутивные преобразования логического описания системы принятия решений контролером электропоезда и наметьте целесообразное размножение решений для следующего факторного пространства событий:

math = "пассажир предъявил билет";

math = "пассажир не предъявил билет";

math = "в билете указана дата (число) этого дня";

math = "в билете указана дата (число) не этого дня";

math = "в билете указан текущий месяц";

math = "в билете указан не текущий месяц";

math = "в билете указан текущий год";

math = "в билете указан прошлый год";

math = "в билете указан более ранний год";

math = "предъявлены проездные документы работника МПС";

math = "предъявлено пенсионное удостоверение";

math = "не предъявлено пенсионное удостоверение";

math = "предъявлено удостоверение работника МПС";

math = "не предъявлено удостоверение работника МПС";

math = "предложена взятка".

Принимаемые решения:

math = "поблагодарить и извиниться за беспокойство";

math = "взыскать штраф 100 рублей";

math = "взыскать штраф 300 рублей";

math = "вызвать милицию";

math = "пожурить".

Логическое описание СПР имеет вид:

math ,

math .

Ответ:

(1)

Х_1 \land Х_3 \land Х_5 \land Х_7 \to R_1,
        Х_10 \land Х_13  \to  R1 ,
Х_1 \land Х_4 \land Х_7 \to  R_2 ,
Х_1 \land Х_6 \land Х_7  \to R_2 , 
Х_2  \land Х_12 \land Х_14 \to R_2 ,
Х_1 \land Х_8 \to R_3 ,
Х_10 \land Х_8 \to R_3 ,
Х_1 \land Х_9 \to R_4 ,
Х_10 \land Х_9  \to R_4 ,
Х_2 \land Х_15 \to R_4 , 
Х_2 \land Х_11  \to R_5 ,
Х_2 \land Х_13 \to R_5 .

(2)

Х_1 \land Х_3 \land Х_5 \land Х_7   \to  R_1,
Х_10  \land Х_13  \to  R_1 ,
Х_1 \land Х_4 \land Х_7   \to  R_2 ,
Х_1 \land Х_6 \land Х_7   \to  R_2 , 
Х_2  \land Х_12 \land Х_14  \to  R_2 ,
Х_1 \land Х_8  \to  R_3 ,
Х_10 \land Х_8  \to  R_3 ,
Х_1 \land Х_9  \to  R_4 ,
Х_10 \land Х_9   \to  R_4 ,
Х_2 \to  R_4 , 
Х_15  \to  R_4 ,
Х_2 \land Х_11   \to  R_5 ,
Х_2 \land Х_13  \to  R_5 .

(3)

Х_1 \land Х_3 \land Х_5 \land Х_7  \to R_1,
Х_10  \land Х_13  \to  R_1 ,
Х_1 \land Х_4 \land Х_7  \to R_2 ,
Х_1 \land Х_6 \land Х_7  \to R_2 , 
Х_2 \land Х_12 \land Х_14 \to R_2 ,
Х_1 \land Х_8 \land Х_10 \land Х_8 \to R_3 ,
Х_1 \land Х_9 \to R_4 ,
Х_10 \land Х_9  \to R_4 ,
Х_2 \to R_4 , 
Х_15 \to R_4 ,
Х_2 \land Х_11 \to R_5  
Х_2 \land Х_13 \to R_5 ,

Номер 3

Произведите дистрибутивные преобразования логического описания системы принятия решений контролером электропоезда и наметьте целесообразное размножение решений для следующего факторного пространства событий:

math = "пассажир предъявил билет";

math = "пассажир не предъявил билет";

math = "в билете указана дата (число) этого дня";

math = "в билете указана дата (число) не этого дня";

math = "в билете указан текущий месяц";

math = "в билете указан не текущий месяц";

math = "в билете указан текущий год";

math = "в билете указан прошлый год";

math = "в билете указан более ранний год";

math = "предъявлены проездные документы работника МПС";

math = "предъявлено пенсионное удостоверение";

math = "не предъявлено пенсионное удостоверение";

math = "предъявлено удостоверение работника МПС";

math = "не предъявлено удостоверение работника МПС";

math = "предложена взятка".

Принимаемые решения:

math = "поблагодарить и извиниться за беспокойство";

math = "взыскать штраф 100 рублей";

math = "взыскать штраф 300 рублей";

math = "вызвать милицию";

math = "пожурить".

Логическое описание СПР имеет вид:

math ,

math .

Ответ:

(1)

Х_1 \land Х_3 \land Х_5 \land Х_7 \to R_1,
        Х_10 \to  R1 ,
Х_1 \land Х_4 \land Х_7 \to  R_2 ,
Х_1 \land Х_6 \land Х_7  \to R_2 , 
Х_2  \land Х_12 \land Х_14 \to R_2 ,
Х_1 \land Х_8 \to R_3 ,
Х_10 \land Х_8 \to R_3 ,
Х_1 \land Х_9 \to R_4 ,
Х_10 \land Х_9  \to R_4 ,
Х_2 \land Х_15 \to R_4 , 
Х_11  \to R_5 ,
Х_13 \to R_5 .

(2)

Х_1 \land Х_3 \land Х_5 \land Х_7 \to  R_1,
Х_10 \to  R_1 ,
Х_1 \land Х_4 \land Х_7   \to  R_2 ,
Х_1 \land Х_6 \land Х_7   \to  R_2 , 
Х_2  \land Х_12 \land Х_14  \to  R_2 ,
Х_1 \land Х_8  \to  R_3 ,
Х_10 \land Х_8  \to  R_3 ,
Х_1 \land Х_9  \to  R_4 ,
Х_10 \land Х_9   \to  R_4 ,
Х_2 \land Х_15\to  R_4 , 
Х_11 \land Х_13  \to  R_5 .

(3)

Х_1 \land Х_3 \land Х_5 \land Х_7  \to R_1,
Х_10 \to  R_1 ,
Х_1 \land Х_4 \land Х_7  \to R_2 ,
Х_1 \land Х_6 \land Х_7  \to R_2 , 
Х_2 \land Х_12 \land Х_14 \to R_2 ,
Х_1 \land Х_8 \land Х_10 \land Х_8 \to R_3 ,
Х_1 \land Х_9 \to R_4 ,
Х_10 \land Х_9  \to R_4 ,
Х_2 \land Х_15 \to R_4 ,
Х_11 \to R_5  
Х_13 \to R_5 ,

Упражнение 8:

Номер 1

Для быстрых расчетов на карманном нейрокомпьютере контролера электропоезда составьте матрицу следования, описывающую логическую нейронную сеть, в которой учтено, что значения некоторых факторов лишь с весом, меньшим единицы, влияют на принимаемое решение. Выберите функцию активации. Логическая нейронная сеть имеет вид:

Ответ:

(1)

Функция активации имеет вид: math

(2)

Функция активации имеет вид: math

(3)

Функция активации имеет вид: math

, n – количество входов нейрона

Номер 2

Для быстрых расчетов на карманном нейрокомпьютере контролера электропоезда составьте матрицу следования, описывающую логическую нейронную сеть, в которой учтено, что значения некоторых факторов лишь с весом, меньшим единицы, влияют на принимаемое решение. Выберите функцию активации. Логическая нейронная сеть имеет вид:

Ответ:

(1)

Функция активации имеет вид: math

(2)

Функция активации имеет вид: math

(3)

Функция активации имеет вид: math

, n – количество входов нейрона

Номер 3

Для быстрых расчетов на карманном нейрокомпьютере контролера электропоезда составьте матрицу следования, описывающую логическую нейронную сеть, в которой учтено, что значения некоторых факторов лишь с весом, меньшим единицы, влияют на принимаемое решение. Выберите функцию активации. Логическая нейронная сеть имеет вид:

Ответ:

(1)

Функция активации имеет вид: math

(2)

Функция активации имеет вид: math

(3)

Функция активации имеет вид: math

, n – количество входов нейрона

Введение в нейронные сети - тест 13