I'm not a robot

CAPTCHA

Privacy - Terms

reCAPTCHA v4
Link




















I'm not a robot

CAPTCHA

Privacy - Terms

reCAPTCHA v4
Link



















Open text

Temat miłości zainspirował wielu. „Jest sporo piosenek o miłości, opowiem ci jeszcze jedną”. Pytanie jest bardziej niż filozoficzne: czy można zmierzyć miłość do dzieci? (Dla niecierpliwych, test jest tutaj). Załóżmy, że matka wysłała swoje nowo narodzone dziecko do sierocińca. Trzeba powiedzieć, że zmusiły ją do tego nie okoliczności materialne czy zagrożenie czyjegoś życia, ale coś innego. Niech tę inną rzecz nazwiemy „nie kochaniem swojego dziecka”. Teraz możemy… Poproś tę kobietę, aby przeszła badania psychologiczne. Zbierz bazę danych dotyczącą tych tematów. Porównaj z grupą kontrolną. Przeanalizuj obie grupy i zadeklaruj różnicę między ich parametrami psychologicznymi jako „miłość do dzieci”. Zbadano kobiety, które nie kochały swojego dziecka (GRUPA 1) i grupę kontrolną. Przeanalizowaliśmy wyniki zgodnie z powyższym opisem, rozłożyliśmy je na składniki i przełożyliśmy wszystko na liczby. Narysowaliśmy nawet wykres. Zauważyliśmy jedną cechę: kobiety z grupy nr 1 w nietypowy sposób odpowiedziały na pytanie nr 34: „Czy zwykle wyrażasz ludziom swoje szczere zdanie na ten czy inny temat?” Średnio na 30 kobiet z grupy nr 1 tylko jedna odpowiedziała „Nie”, a w grupie kontrolnej na 30 kobiet już 17 odpowiedziało „Nie”. kobiety z grupy nr 1 na tym nie poprzestały? Stworzyliśmy sztuczną sieć neuronową. Trenowali to na wynikach tych samych kobiet, które porzuciły swoje dzieci. Wyhodowali sieć neuronową, która „nienawidzi” określonej kategorii ludzi i wyszukuje inne, takie jak oni. Sztuczna inteligencja miała za zadanie znaleźć cechę wspólną pomiędzy wszystkimi kobietami z grupy nr 1 i zapamiętać te cechy. Na drugim etapie sieć neuronowa szukała tych cech u osoby, która zdała test i podała procent przynależności do grupy. Tutaj znajduje się test. Po zdaniu testu możesz zapoznać się z pracą sieci neuronowej, która będzie szukać „niechęci” w Twoich wynikach. Te. informacja: perceptron wielowarstwowy, przeniesione gotowe ciężary Dane do treningu: „surowe” punkty techniki Shmishek Liczba neuronów: 145 Wejścia: 10 Ukryte neurony: 10 Wyjścia: 2 Funkcja aktywacji: wykładnicza, Softmax..

posts



75269909
85182484
49329949
29145120
92233546