Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на

Для решения задачи о нахождении наименьшего количества нейронов в нейронной сети прямого распространения, необходимого для достижения 100% точности на заданной обучающей выборке, необходимо выполнить след...

x1	x2	y
-0.9	0.1	1

2. : В данном случае у нас есть два класса: класс 1 (y = 1) и класс -1 (y = -1). Мы должны разделить точки, относящиеся к классу 1, от точек, относящихся к классу -1. 3. : Для визуализации данных можно построить график, где по одной оси будет x1, а по другой - x2. Это поможет понять, как расположены точки и возможно ли их разделение. 4. : Для того чтобы нейронная сеть могла правильно классифицировать данные, необходимо найти разделяющую поверхность. В данном случае, если точки классов 1 и -1 можно разделить линейной границей, то достаточно одного нейрона с сигмоидной функцией активации. Если же они не могут быть разделены линейно, потребуется больше нейронов. 5. : После построения графика видно, что точки классов 1 находятся в одной области, а точки класса -1 в другой. В данном случае можно заметить, что существует возможность провести прямую, которая разделит эти два класса. 6. : Поскольку данные линейно разделимы, для достижения 100% точности на обучающей выборке достаточно одного нейрона. Нейрон будет иметь два входа (x1 и x2) и один выход (y). Таким образом, наименьшее количество нейронов, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на данной обучающей выборке, составляет 1.