Мозок - 100 мільярдів нейронів, кожний з який має в середньому 10 000 зв'язків. Задача визначення статі студентів за їхніми зовнішніми ознаками

Описові шкали і градації:

1. Довжина волосся: довге, середнє, коротке.

2. Наявність штанів: так, ні.

3. Використання парфумів чи одеколону: так, ні.

Стовпці таблиці відповідають станам нейрона, а рядки – дендритам, з'єднаним з відповідними органами сприйняття, що здатні встановлювати наявність чи відсутність відповідної ознаки. 

Описові шкали і градації	Класифікаційні шкали і градації
	Юнаки	Дівчата
Довжина волосся:
довге	5	15
середнє	10	10
коротке	15	5
Наявність штанів:
так	30	10
ні	0	20
Використання парфумів чи одеколона:
так	5	20
ні	25	10

Таблиця – ВИЗНАЧЕННЯ ВАГОВИХ КОЕФІЦІЄНТІВ НЕЙРОНІВ БЕЗПОСЕРЕДНЬО НА ОСНОВІ ЕМПІРИЧНИХ ДАНИХ  У загальному випадку в нейронній мережі кожному класу (градації класифікаційної шкали) буде відповідати один нейрон і об'єкт, ознаки якого будуть визначені рецепторами на вході нейронної мережі, буде ідентифікований мережею як клас, що відповідає нейрону з максимальним рівнем сигналу на виході. 

Нейроподібна мережа - це сукупність нейроподібних елементів, певним чином з'єднаних один з одним і з зовнішнім середовищем.  Вхідний вектор (кодуючий вхідний вплив чи образ зовнішнього середовища) подається на мережу шляхом активації вхідних нейроподібних елементів.  Вектор вихідної активності - множина вихідних сигналів нейронів мережі y1…ym, яку ще називають патерном активності нейронної мережі.  Ваги зв'язків нейронів мережі представляють у вигляді матриці W, де Wij - вага зв'язку між i- і j-м нейронами.  У процесі функціонування (еволюції стану) мережі здійснюється перетворення вхідного вектора у вихідний, тобто деяка переробка інформації, яку можна інтерпретувати, наприклад, як функцію гетеро- чи автоасоціативної пам'яті. 

Лекція 3 Прийняття рішень, як реалізація мети

Визначення: ухвалення рішення є дія над множиною альтернатив, у результаті якої вихідна множина альтернатив звужується. Ця дія називається "вибір". 

Прийняття рішень, як зняття невизначеності (інформаційний підхід)

Кожен вибір, кожне рішення породжує визначену кількість інформації, а значить може бути описане в термінах теорії інформації. 

Мови опису методів прийняття рішень

• Критериальна мова

• Мова послідовного бінарного вибору

• Узагальнена мова функцій вибору

Критерiальна мова

Нехай, {X} - множина альтернатив, а x – деяка визначена альтернатива, що належить цій множині Тоді вважається, що для всіх x може бути задана функція: q(x), що називається критерієм (критерієм якості, цільовою функцією, функцією переваги, функцією корисності і т.п.), яка такою володіє властивістю, що якщо альтернатива x1 переважає x2: (позначається: x1 > x2), то: 

q(x1) > q(x2)