Opakovn k psemn prci Zadn A n B

Opakování k písemné práci

Zadání A n B C D (2 b)Vysvětlete jak by šlo použít LSQ učení pro rozpoznání vzoru A od vzorů B a C. Jak by vypadaly bipolární vstupy a požadované výstupy y* u tohoto příkladu?

n sepsat si vzory A, B a C ¨ A=(1 1 -1 -1 1 1 -1) ¨ B=(1 1 1 -1 -1) ¨ C=(1 -1 1 1 1 1) n Každému vzoru přiřadíme y* podle toho jaký výsledek očekáváme ¨A ¨B ¨C 1 -1 -1

n Sepsané vzory: n Potom vypočítáme váhovou matici pomocí vzorce n Pokud má nulový determinant, tak musíme matici regularizovat

Zadání A n B C D (3 b)Nakreslete Hammingovu neuronovou síť pro rozpoznávání vzoru A od B a C.

n Vzory

Zadání A n B C D (3 b)Použijte Hebbovo učení pro rozpoznání vzoru C od vzorů A a B. Bude síť správně odpovídat, když tyto tři vzory přijdou na vstup?

n Vzory ¨ C=(1 -1 1 1 1 1) ¨ A=(1 1 -1 -1 1 1 -1) ¨ B=(1 1 1 -1 -1) n Každému vzoru přiřadíme y* podle toho jaký výsledek očekáváme ¨A ¨B ¨C -1 -1 1

n Spočítáme váhy Wi n 1. sloupec je prahová hodnota w 0

x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9 -1 -1 -1 1 1 -1 y

n do sítě pustíme vzory podle: sign(w ∙ vzor) ¨ Pro A: Sign (-1∙ 1+(-1)∙ 1+(-1∙ 1)+(-1∙(-1))+1∙ 1+(-1∙(-1))+ +1∙(-1)+1∙ 1+(-1∙ 1)+1∙(-1))= -1 červeně je psaný váhový vektor w funguje Stejně pro ostatní vzory ¨ Pro B funguje ¨ Pro C funguje

Zadání A n B C D (3 b)Vypočítejte váhovou matici pro autoasociativní síť, která si zapamatuje vzory B a C.

n vzory ¨ B=(1 1 1 -1 ¨ C=(1 -1 1 n Spočítáme si -1 1 -1) 1 1 1)

Obdobně spočítáme i n Obě matice sečteme a vyjde nám váhová matice n

n Výsledná váhová matice

Zadání A n B C D (3 b)Vypočítejte váhovou matici pro heteroasociativní síť, která si zapamatuje vzory B a C. Požadované odpovědi sítě jsou Zjistěte odpověď sítě pro vzor D.

n Zadané vzory ¨ B=(1 1 1 -1 -1) ¨ C=(1 -1 1 1 1 1) n Požadované odpovědi ¨ ¨ n Vypočítáme si matice WB a WC

n Matice WB a WC sečteme

n Matici W vynásobíme se vzorem D=(1 1 1 -1 -1 -1) n Odpověď pro vzor D získáme jako y = sign(DW) = (1 1 1)