Quiz
09 -Inteligência artificial
Create a free account to finish this quiz
Save your progress and see your final score.
Already have an account? Sign in
Questions in this quiz (8)
1Analise as seguintes afirmativas sobre redes neurais sem ciclos dirigidos, sendo n o número de neurônios e m o número de conexões.
I. Uma vez treinada, o uso da rede consiste em aplicar uma entrada e esperar até que ocorra convergência para que seja obtida a saída.
II. O processo de treinamento consiste em obter um vetor em um espaço pelo menos m -dimensional. Esse vetor é obtido por meio de um processo de otimização que busca minimizar o erro sobre as instâncias de treino.
III. O processo de treinamento consiste em obter um vetor em um espaço pelo menos m -dimensional. Esse vetor é obtido por meio de um processo de otimização que busca minimizar o erro de generalização.
A análise permite concluir que:
Escolha a alternativa correta- AApenas a afirmativa III está correta.
- BTodas as afirmativas estão corretas.
- CApenas as afirmativas II e III estão corretas.
- DApenas a afirmativa II está correta.
- EApenas as afirmativas I e II estão corretas.
2Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, por que tal tipo de treinamento é chamado de treinamento supervisionado?
- Atodo o processo deve ser supervisionado por um especialista
- Bas saídas desejadas são fornecidas e utilizadas para correção dos pesos
- Cé utilizado um algoritmo de supervisão dos pesos durante o treinamento
- Das respostas são revisadas utilizando o conjunto de validação
- Eas entradas e saídas são embaralhadas pelo supervisor antes do treinamento
3Considere a rede com neurônios de McCulloch-Pitts abaixo, na qual cada neurônio possui o patamar q = 0. Para os pares de valores das entradas (xA e xB) de (0,0), (0,1), (1,0) e (1,1), quais seriam os respectivos valores de saída do neurônio z3?
- A0,1,0,1
- B(1,1,1,0)
- C(0,1,1,0)
- D(0,0,0,1)
- E(1,0,0,1)
4Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, o que pode acarretar para a qualidade da rede treinada, o treinamento além do ponto desejado?
I - A rede começa a confundir os padrões de entrada
II - A rede se torna melhor e mais genérica, mas há um custo computacional grande
III - Diminuição da capacidade de generalização da rede
De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA:- ASomente o item III está correto.
- BSomente os itens I e II estão corretos.
- CSomente o item II está correto.
- DSomente os itens I e III estão corretos.
- ESomente o item I está correto.
5Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, entre os padrões de dados usados, uma parte, conhecida como padrões de validação, é tratado em separado e não é aplicado na fase de treinamento para ajuste dos pesos sinápticos. Qual é o objetivo principal em utilizar estes padrões?
I - Aumentar a precisão das respostas produzidas pelo aumento dos padrões utilizados
II - Validar as entradas da rede para determinar o erro por ela produzido
III - Determinar o ponto de parada do treinamento para evitar o sobre-treinamento
De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA:- ASomente os itens I e III estão corretos.
- BSomente o item III está correto.
- CSomente o item II está correto.
- DSomente o item I está correto.
- ESomente os itens II e III estão corretos.
6Com relação ao conjunto de dados utilizados por uma rede neural artificial de aprendizado supervisionado, analise as seguintes afirmativas:
I - A atualização dos pesos dos neurônios ocorre em ambos os conjuntos de treinamento e validação.
II - O conjunto de treinamento deve ser apresentado à rede diversas vezes, isto é, em diversas épocas.
III - O conjunto de validação é utilizado para testar a capacidade de generalização da rede, isto é, se ela aprendeu padrões testando-se dados não presentes no conjunto de treinamento.
Assinale a alternativa correta:- AAs afirmativas II e III estão corretas
- BAs afirmativas I e II estão corretas
- CSomente a afirmativa I está correta
- DSomente a afirmativa II está correta
- ESomente a afirmativa III está correta
7Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, o que pode acarretar para a qualidade da rede treinada, o treinamento além do ponto desejado?
I - A rede esquece os padrões aprendidos
II - Diminuição da capacidade de generalização da rede
III - Apenas desperdício de tempo computacional
De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA:- ASomente os itens II e III estão corretos
- BSomente os itens I e III estão corretos
- CSomente o item III está correto.
- DSomente o item II está correto.
- ESomente o item I está correto.
8Com relação ao algoritmo de treinamento Backpropagations em redes MLP, pode-se afirmar que:
Quanto ao instante de atualização dos pesos - Se a atualização dos pesos for realizada a cada apresentação de um novo padrão, ao final de uma iteração é razoável imaginar que a atualização dos pesos corresponda mais às alterações feitas pelos últimos padrões apresentados do que aos primeiros.
Se a ordem de apresentação é a mesma a cada iteração, então a alteração será tendenciosa.
Assinale a alternativa correta.- AAmbas as afirmações estão corretas, mas as mesmas não possuem correlação
- BA primeira afirmação está incorreta e a segunda está correta
- CAmbas as afirmações estão corretas e a segunda complementa a primeira
- DAmbas as afirmações estão incorretas
- EA primeira afirmação está correta e a segunda está incorreta
Information
- Description
- INTELIGÊNCIA ARTIF. INTELIGÊNCIA ARTIF. Quiz on 09 -Inteligência artificial, created by Anderson Ribeiro on 18/10/2017.
- Author
- Anderson Ribeiro
- Language
- Português
- Views
- 0
- History
- Created on 18 Oct 2017 · updated on 18 Oct 2017
- Tags
- Rating
- No ratings yet Rate this quiz