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10 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Anderson Ribeiro 8 questions

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Questions in this quiz (8)

  1. 1São consideradas características das Redes de Kohonen
    I- Aprendizado não supervisionado
    II- Um única camada
    III- Correlação com os neurônios vizinhos
    IV- Distância de Manhatan

    A esse respeito, pode-se concluir que:
    Escolha a alternativa CORRETA
    1. AAs as afirmativas I, II, III e IV são corretas.
    2. BApenas as afirmativas II, III e IV são corretas.
    3. CApenas as afirmativas I e IV são corretas.
    4. DApenas as afirmativas I, II e III são corretas.
    5. EApenas as afirmativas I, III e IV são corretas.
  2. 2Em relação as redes neurais artificiais com aprendizado competitivo, pode-se afirmar que:
    Para cada padrão (vetor) de entrada apresentado na de entrada que é apresentado à rede, somente um dos nós da camada de saída, chamado de nó vencedor, será ativado.

    e

    Em uma rede já treinada, todos os vetores da camada de entrada que pertencerem a um mesmo cluster, ou seja, que tiverem características parecidas de tal forma que possam ser identificados como pertencentes a um mesmo cluster, acionarão o mesmo nó de saída .
    1. AAmbas as afirmações estão corretas, mas as mesmas não possuem correlação
    2. BA primeira afirmação está correta e a segunda está incorreta
    3. CAmbas as afirmações estão incorretas
    4. DAmbas as afirmações estão corretas e a segunda complementa a primeira
    5. EA primeira afirmação está incorreta e a segunda está correta
  3. 3O aprendizado competitivo é um algoritmo que divide uma série de dados de entradas (clusters) que são inerentes aos dados de entrada. As redes para este tipo de problema possuem:
    1. APossuem uma camada de nós de saída que estão ligados a uma várias camadas de entrada.
    2. BPossuem uma camada de nós de entrada que estão ligados a várias camadas de saída.
    3. CPossuem uma camada de nós de saída que estão ligados a uma só camada de entrada.
    4. DPossuem várias camada de nós de saída que estão ligados a uma só camada de entrada.
    5. EPossuem uma camada de nós de entrada que estão ligados a uma só camada de saída.
  4. 4Correlacione os itens a seguir:

    (S)Treinamento supervisionado
    (N)Treinamento não supervisionado

    com

    I- Os padrões apresentados não possuem classificação conhecida
    II- Os padrões de treinamento possuem entradas e saídas desejadas
    III- O treinamento é direcionado para auto organizar os padrões de entrada semelhantes em grupos (clusters)

    Assinale a alternativa que apresenta a correlação CORRETA.
    1. AI(N), II (S) e III (S)
    2. BI(S), II (S) e III (S)
    3. CI(N), II (N) e III (N)
    4. DI(S), II (S) e III (N)
    5. EI(N), II (S) e III (N)
  5. 5Comparando-se a atualização dos pesos dos neurônios entre modelos de redes neurais de aprendizado supervisionado e não-supervisionado, verifique quais afirmativas são falsas ou verdadeiras:

    ( ) Não existem diferenças na atualização dos pesos entre uma rede perceptron multicamadas (MLP) e uma rede competitiva.

    ( ) Em ambas abordagens de aprendizado, um número reduzido de pesos são atualizados a cada época.

    ( ) Na rede competitiva os neurônios competem entre si e apenas os pesos associados ao neurônio vencedor são atualizados em uma iteração.

    Assinale a alternativa correta que preenche os valores de cima para baixo:
    1. AV, V, F
    2. BF, V, V
    3. CF, V, F
    4. DV, F, V
    5. EF, F, V
  6. 6Em relação as Redes de Kohonen, podemos afirmar que:
    1. AO comportamento de um determinado nó é igual ao comportamento dos nós vizinhos.
    2. BO comportamento de um determinado nó é diretamente afetado pelo comportamento dos nós vizinhos.
    3. CO comportamento de um determinado nó é diretamente afetado somente pelo comportamento de um nó vizinho.
    4. DO treinamento de um determinado nó é diretamente afetado pelo comportamento dos nós vizinhos.
    5. EO comportamento de um determinado nó não é diretamente afetado pelo comportamento dos nós vizinhos.
  7. 7
    Em relação as redes neurais artificiais com aprendizado competitivo, pode-se afirmar que:

    I- As redes para este tipo de problema possuem uma camada de nós de saída que estão ligados a uma só camada (de entrada, portanto), de tal forma que podem existir um número qualquer de nós na entrada independente da quantidade de características dos padrões de entrada.
    II- A informação é extraída sem que haja um par entrada/saída alvo.
    III- O aprendizado competitivo é um algoritmo que divide uma série de dados de entradas em grupos (clusters) que são inerentes aos dados de entrada.

    Assinale a alternativa correta.
    1. AApenas os itens I e II estão corretos
    2. BApenas o item III está correto.
    3. CApenas o item II está correto.
    4. DApenas o item I está correto.
    5. EApenas os itens II e III estão corretos.
  8. 8Em relação aos mapas auto organizáveis, relacione os termos técnicos, na coluna da esquerda, com suas definições, na coluna da direita.

    I- Agrupamento.
    II- Aprendizado competitivo.
    III- Neurônio vencedor.
    IV- Redes recorrentes.
    V- Vizinhança.

    A- Define quantos neurônios em torno do vencedor terão seus pesos ajustados, ou seja, define a área de influência do nó vencedor. Sua arquitetura pode assumir vários formatos diferentes.
    B- Organização das classes na camada de saída de um Mapa de Kohonen. Embora não seja essencial, os nós dessa camada normalmente são organizados em forma de grade.
    C- Rede Neural que pode ter conexões que voltem dos nós de saída aos nós de entrada e que pode ter também conexões arbitrárias entre quaisquer nós. Desse modo, seu estado interno pode ser alterado conforme conjuntos de entradas são apresentados à rede.
    D- Resultado de um mecanismo que permite o direito de responder a um específico subconjunto de dados, de forma que somente um neurônio de saída, ou um neurônio por grupo, esteja ativo em um determinado instante.
    E- Técnica que usa o princípio de que apenas um neurônio fornece a saída da rede em resposta a uma entrada.

    Assinale a alternativa que contém a associação CORRETA.
    1. AI-B, II-E, III-D, IV-C, V-A.
    2. BI-E, II-A, III-B, IV-D, V-C.
    3. CI-E, II-C, III-D, IV-A, V-B.
    4. DI-B, II-A, III-E, IV-C, V-D.
    5. EI-A, II-C, III-E, IV-D, V-B.

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INTELIGÊNCIA ARTIF. INTELIGÊNCIA ARTIF. Quiz on 10 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, created by Anderson Ribeiro on 18/10/2017.
Language
Português
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