Реинжиниринг 1. Промежуточный тест 5_ мат. 5. Расчет выхода нейронной сети Хэмминга
Скачать 247.15 Kb.
|
У вас есть неотправленное задание Перейти ПИбдо-1902а Тест начат 14/04/2022, 11:43 Состояние Завершено Завершен 14/04/2022, 11:44 Прошло времени 12 сек. Баллы 0,0/17,0 Оценка 0,0 из 4,0 (0%) 1 Павел Олейник СДО Росдистант Текущий курс Математические основы интеллектуальных технологий Тема 5. Расчет выхода нейронной сети Хэмминга Промежуточный тест 5 Вопрос 1 Нет ответа Балл: 1,0 Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3, А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями, равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5 n, где n – размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/ m) – 0,1], где m – количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET, связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком «запятая». Например, если при расчете получилось –12,325, то в ответе надо записать «–12,33». Исходные данные: А1 = (+1, +1, –1, +1, –1, +1, –1, –1, –1, –1, +1) А2 = (–1, +1, +1, +1, –1, –1, +1, –1, –1, –1, –1) А3 = (–1, –1, +1, –1, –1, +1, –1, +1, –1, +1, –1) А4 = (–1, +1, –1, –1, +1, –1, –1, –1, +1, –1, –1) B = (+1, –1, +1, +1, +1, +1, –1, –1, +1, +1, +1) Ответ: Правильный ответ: 2,94 Вопрос 2 Нет ответа Балл: 1,0 Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3, А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями, равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5 n, где n – размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/ m) – 0,1], где m – количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET, связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком «запятая». Например, если при расчете получилось –12,325, то в ответе надо записать «–12,33». Исходные данные: А1 = (–1, –1, –1, +1, +1, –1, +1, –1, –1, –1, +1) А2 = (–1, +1, –1, +1, +1, –1, +1, –1, +1, +1, –1) А3 = (–1, –1, +1, –1, –1, +1, +1, –1, –1, –1, +1) А4 = (+1, +1, –1, +1, –1, +1, –1, +1, –1, –1, +1) B = (–1, –1, –1, +1, +1, –1, +1, +1, –1, –1, –1) Ответ: Правильный ответ: 4,88 Вопрос 3 Нет ответа Балл: 1,0 Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3, А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями, равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5 n, где n – размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/ m) – 0,1], где m – количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET, связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком «запятая». Например, если при расчете получилось –12,325, то в ответе надо записать «–12,33». Исходные данные: А1 = (+1, –1, –1, +1, +1, –1, +1, +1, +1, +1, –1) А2 = (–1, –1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, –1, +1, +1) А3 = (+1, –1, +1, –1, +1, –1, +1, +1, –1, –1, –1) А4 = (+1, +1, +1, +1, +1, –1, +1, –1, +1, +1, –1) B = (+1, +1, +1, +1, –1, –1, –1, –1, +1, –1, –1) Ответ: Правильный ответ: 0,39 Вопрос 4 Нет ответа Балл: 1,0 Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3, А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями, равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5 n, где n – размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/ m) – 0,1], где m – количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET, связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком «запятая». Например, если при расчете получилось –12,325, то в ответе надо записать «–12,33». Исходные данные: А1 = (–1, +1, –1, –1, –1, +1, +1, –1, –1, +1, –1) А2 = (+1, +1, +1, +1, +1, +1, –1, +1, –1, +1, +1) А3 = (+1, –1, +1, –1, –1, +1, +1, +1, +1, –1, +1) А4 = (+1, –1, –1, –1, +1, +1, +1, –1, +1, +1, +1) B = (–1, +1, +1, +1, +1, +1, –1, –1, –1, –1, –1) Ответ: Правильный ответ: 2,43 Вопрос 5 Нет ответа Балл: 1,0 Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3, А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями, равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5 n, где n – размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/ m) – 0,1], где m – количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET, связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком «запятая». Например, если при расчете получилось –12,325, то в ответе надо записать «–12,33». Исходные данные: А1 = (–1, +1, –1, –1, –1, +1, +1, +1, –1, +1, –1) А2 = (–1, –1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, –1) А3 = (–1, +1, +1, +1, –1, –1, –1, –1, +1, –1, +1) А4 = (+1, –1, –1, –1, +1, +1, –1, +1, –1, –1, +1) B = (–1, +1, –1, –1, +1, +1, +1, +1, +1, –1, –1) Ответ: Правильный ответ: 3,54 Вопрос 6 Нет ответа Балл: 1,0 Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3, А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями, равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5 n, где n – размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/ m) – 0,1], где m – количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET, связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком «запятая». Например, если при расчете получилось –12,325, то в ответе надо записать «–12,33». Исходные данные: А1 = (+1, +1, –1, –1, –1, +1, +1, +1, +1, +1, –1) А2 = (+1, –1, –1, –1, +1, +1, –1, –1, –1, +1, +1) А3 = (–1, +1, +1, +1, +1, –1, +1, –1, –1, +1, +1) А4 = (+1, +1, +1, –1, –1, –1, +1, +1, +1, –1, +1) B = (+1, –1, –1, +1, –1, –1, +1, +1, +1, +1, –1) Ответ: Правильный ответ: 4,62 Вопрос 7 Нет ответа Балл: 1,0 Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3, А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями, равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5 n, где n – размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/ m) – 0,1], где m – количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET, связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком «запятая». Например, если при расчете получилось –12,325, то в ответе надо записать «–12,33». Исходные данные: А1 = (–1, –1, –1, –1, –1, –1, +1, –1, +1, –1, –1) А2 = (+1, –1, –1, +1, –1, +1, +1, –1, +1, –1, –1) А3 = (–1, –1, +1, –1, –1, +1, –1, +1, +1, –1, +1) А4 = (+1, –1, +1, +1, –1, +1, –1, +1, –1, +1, +1) B = (–1, –1, +1, +1, +1, –1, –1, –1, –1, –1, –1) Ответ: Правильный ответ: 2,01 Вопрос 8 Нет ответа Балл: 1,0 Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3, А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями, равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5 n, где n – размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/ m) – 0,1], где m – количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET, связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком «запятая». Например, если при расчете получилось –12,325, то в ответе надо записать «–12,33». Исходные данные: А1 = (–1, +1, +1, +1, –1, –1, +1, +1, –1, –1, –1) А2 = (–1, –1, +1, –1, –1, +1, +1, +1, –1, +1, +1) А3 = (–1, –1, –1, –1, –1, +1, +1, –1, –1, +1, –1) А4 = (+1, +1, +1, –1, –1, –1, –1, –1, +1, +1, –1) B = (–1, +1, +1, –1, +1, +1, –1, +1, –1, –1, –1) Ответ: Правильный ответ: 2,86 Вопрос 9 Нет ответа Балл: 1,0 Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3, А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями, равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5 n, где n – размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/ m) – 0,1], где m – количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET, связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком «запятая». Например, если при расчете получилось –12,325, то в ответе надо записать «–12,33». Исходные данные: А1 = (–1, +1, –1, –1, –1, –1, +1, –1, +1, +1, –1) А2 = (+1, +1, –1, –1, +1, +1, –1, –1, –1, +1, –1) А3 = (–1, –1, +1, +1, –1, +1, –1, +1, +1, +1, –1) А4 = (–1, –1, –1, +1, –1, +1, +1, +1, –1, +1, +1) B = (–1, +1, –1, –1, –1, +1, +1, +1, –1, –1, +1) Ответ: Правильный ответ: 1,25 Вопрос 10 Нет ответа Балл: 1,0 Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3, А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями, равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5 n, где n – размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/ m) – 0,1], где m – количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET, связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком «запятая». Например, если при расчете получилось –12,325, то в ответе надо записать «–12,33». Исходные данные: А1 = (–1, –1, –1, +1, +1, –1, +1, –1, –1, –1, +1) А2 = (–1, +1, –1, +1, –1, –1, +1, +1, +1, –1, +1) А3 = (–1, –1, +1, +1, +1, –1, –1, +1, –1, +1, +1) А4 = (+1, –1, +1, +1, –1, +1, –1, +1, +1, –1, –1) B = (+1, +1, +1, +1, –1, –1, +1, –1, +1, –1, +1) Ответ: Правильный ответ: 0,87 Вопрос 11 Нет ответа Балл: 1,0 Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3, А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями, равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5 n, где n – размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/ m) – 0,1], где m – количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET, связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком «запятая». Например, если при расчете получилось –12,325, то в ответе надо записать «–12,33». Исходные данные: А1 = (+1, +1, –1, –1, +1, +1, +1, –1, –1, +1, –1) А2 = (–1, –1, +1, –1, –1, +1, +1, +1, +1, +1, +1) А3 = (+1, +1, +1, +1, –1, +1, +1, +1, +1, +1, –1) А4 = (–1, +1, –1, –1, +1, –1, –1, –1, +1, +1, +1) B = (+1, +1, –1, +1, +1, –1, –1, +1, +1, –1, –1) Ответ: Правильный ответ: 0,78 Вопрос 12 Нет ответа Балл: 1,0 Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3, А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями, равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5 n, где n – размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/ m) – 0,1], где m – количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET, связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком «запятая». Например, если при расчете получилось –12,325, то в ответе надо записать «–12,33». Исходные данные: А1 = (–1, +1, –1, +1, +1, –1, +1, +1, –1, –1, +1) А2 = (–1, +1, +1, –1, –1, –1, –1, +1, +1, –1, +1) А3 = (+1, –1, –1, –1, –1, –1, +1, +1, +1, –1, +1) А4 = (–1, +1, +1, +1, –1, +1, –1, –1, –1, +1, –1) B =(–1, +1, –1, –1, +1, –1, +1, +1, –1, +1, –1) Ответ: Правильный ответ: 4,38 Вопрос 13 Нет ответа Балл: 1,0 Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3, А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями, равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5 n, где n – размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/ m) – 0,1], где m – количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET, связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком «запятая». Например, если при расчете получилось –12,325, то в ответе надо записать «–12,33». Исходные данные: А1 = (–1, +1, –1, –1, –1, +1, –1, –1, +1, –1, +1) А2 = (–1, +1, +1, –1, +1, +1, –1, –1, –1, –1, +1) А3 = (–1, –1, –1, –1, –1, –1, +1, –1, –1, +1, –1) А4 = (–1, +1, +1, +1, –1, –1, +1, +1, –1, –1, +1) B = (–1, +1, –1, +1, –1, +1, –1, –1, +1, +1, –1) Ответ: Правильный ответ: 4,29 Вопрос 14 Нет ответа Балл: 1,0 Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3, А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями, равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5 n, где n – размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/ m) – 0,1], где m – количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET, связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком «запятая». Например, если при расчете получилось –12,325, то в ответе надо записать «–12,33». Исходные данные: А1 = (–1, –1, –1, –1, +1, +1, +1, –1, +1, +1, +1) А2 = (+1, –1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, –1, +1, +1) А3 = (–1, –1, +1, +1, +1, +1, –1, –1, +1, –1, –1) А4 = (–1, +1, +1, +1, +1, –1, +1, –1, +1, +1, +1) B = (+1, –1, –1, –1, –1, –1, +1, +1, +1, –1, +1) Ответ: Правильный ответ: 2,94 Вопрос 15 Нет ответа Балл: 1,0 Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3, А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями, равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5 n, где n – размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/ m) – 0,1], где m – количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET, связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком «запятая». Например, если при расчете получилось –12,325, то в ответе надо записать «–12,33». Исходные данные: А1 = (+1, +1, –1, +1, –1, +1, –1, –1, +1, –1, –1) А2 = (–1, –1, +1, –1, +1, –1, +1, –1, –1, +1, +1) А3 = (–1, +1, +1, +1, +1, –1, –1, +1, –1, +1, –1) А4 = (–1, –1, +1, –1, –1, –1, +1, –1, +1, +1, +1) B = (+1, +1, –1, –1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, –1) Ответ: Правильный ответ: 2,69 Вопрос 16 Нет ответа Балл: 1,0 Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3, А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями, равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5 n, где n – размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/ m) – 0,1], где m – количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET, связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком «запятая». Например, если при расчете получилось –12,325, то в ответе надо записать «–12,33». Исходные данные: А1 = (–1, –1, –1, –1, –1, +1, –1, –1, –1, +1, +1) А2 = (+1, +1, –1, +1, +1, +1, –1, +1, –1, +1, –1) А3 = (+1, +1, –1, –1, –1, –1, –1, –1, –1, +1, +1) А4 = (–1, –1, +1, –1, +1, –1, –1, +1, –1, +1, +1) B = (+1, –1, +1, –1, +1, +1, +1, +1, –1, +1, +1) Ответ: Правильный ответ: 0,66 Вопрос 17 Нет ответа Балл: 1,0 Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3, А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями, равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5 n, где n – размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/ m) – 0,1], где m – количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET, связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком «запятая». Например, если при расчете получилось –12,325, то в ответе надо записать «–12,33». Исходные данные: А1 = (–1, +1, +1, –1, +1, –1, +1, –1, +1, –1, –1) А2 = (–1, –1, +1, –1, +1, +1, –1, –1, –1, +1, +1) А3 = (+1, –1, +1, –1, +1, –1, +1, +1, +1, –1, +1) А4 = (–1, +1, –1, +1, –1, –1, –1, +1, –1, +1, +1) B = (+1, –1, –1, –1, +1, –1, +1, –1, +1, +1, –1) Ответ: Правильный ответ: 2,95 |