2. Заданы функции активации двух формальных нейронов скрытого слоя rbf-сети в виде радиальных базисных функций

с центрами x₁=( x₁=1, x₂=2)^T и x₂=( x₁=2, x₂=3)^T, σ=1.

Определить выходы этих скрытых нейронов для входного вектора x=( x₁=2, x₂=1)^T

; ;

БИЛЕТ N 4

1. Динамические нейросети с внешней динамикой

В динамических нейронных сетях отображение внешней информации, и ее обработка осуществляется в виде некоторого динамического процесса, то есть процесса, зависящего от времени. В сетях с внешней динамикой – динамика процессов или системы учитывается на входе ИНС, то есть в ИНС предусматриваются входы на которые подается значение сигнала в текущие и предшествующие моменты времени.

2. Задан образ x=(1,-1,-1,-1)^T. Определите для него весовую матрицу сети Хопфилда. Проверить работоспособность сети при распознавании искаженного образа (-1,1,-1,-1)

Весовая матрица Хопфилда: ,…

- не распознан, т.к. половина образа искажена была.

БИЛЕТ N 2

Область применения сетей Хопфилда – распознавание образов.

Непрерывные сети Хопфилда.

В соответствии с предложением Хопфилда активация, функция активации и выходы сети Хопфилда могут быть непрерывными. Для этого может быть использована, например, сигмоидальная логистическая функция активации или выхода с параметром λ: f( )= . Чем больше значение λ, тем лучше приближение сигмоидальной функции к бинарной пороговой функции. Для непрерывных сетей Хопфилда справедлива модификация теоремы Коэна и Гроссберга: сеть устойчива при выполнении следующих условий:

весовая матрица W симметрична: wij = wji для i ≠ j;

главная диагональ содержит нули: wii = 0 для всех i.

2. Для двунаправленной ассоциативной памяти (lfg) заданы адреса и информации по этим адресам

Адрес	Информация по адресу
A1 =(-1,1,-1)	B1=(-1,1,-1,-1)
A2=(1,-1,1)	B2=(1,-1,1,1)

Определить весовую матрицу связей между слоями А и B и проверить работоспособность ДАП при распознавании эталонных образов

; ; ;

Весовая матрица связей:

Проверка работоспособности.

Вычисление B₁ по A₁:

БИЛЕТ N 1

2. Для k-го шага процесса самообучения заданы весовые векторы двух нейронов Кохонена w₁=(w₁₁=2, w₁₂=3)^T и w₂=(w₂₁=2, w₂₂=4)^T. Сети предъявляется образ, характеризуемый вектором x=( x₁=2, x₂=1)^T. Определите нейрон-победитель и следующие приближения весовых векторов w₁ и w_2.

- для нейрона победителя. - w₁ - нейрон-победитель.

Корректировка: , , пусть

БИЛЕТ N 5