Tema 4

La arquitectura del Perceptron ...
1. aprende a clasificar modelos mediante un aprendizaje no supervisado
2. aprende a clasificar modelos mediante un aprendizaje supervisado
3. no clasifica modelos
¿Cuántas capas de unidades procesadoras presenta el Perceptron?
1. Una capa
2. Dos capas
3. Tres capas
4. Ninguna capa
¿De estas capas, cuántas presentan la capacidad de adaptar ó modificar los pesos de las conexiones?
1. Una capa
2. Dos capas
3. Tres capas
4. Ninguna capa
¿Se pueden implementar capas adicionales en una red Perceptron?
1. Sí
2. No
3. Sí, pero éstas no disponen de la capacidad de modificar sus propias conexiones
4. No, a no ser que dispongan de pesos modificables en sus conexiones
¿Qué realiza la unidad procesadora del Perceptron?
1. La multiplicación de las entradas
2. La asociación y normalización de las entradas
3. La suma ponderada de las entradas
¿Qué valor fijo presenta siempre la entrada "bias"?
1. +1
2. Cero
3. -1
¿Cómo funciona esta entrada "bias"?
1. Como una tensión fija en un circuito eléctrico
2. Como una masa en un circuito eléctrico
¿Por qué se caracterizan las redes Perceptron de tres ó más capas?
1. Porque la regla de aprendizaje sólo adapta los pesos de las conexiones de una capa
2. Porque la regla de aprendizaje adapta los pesos de las conexiones de dos capas
3. Porque la regla de aprendizaje adapta los pesos de las conexiones de todas las capas
¿En qué consiste el entrenamiento del Perceptron?
1. En presentar a la red todos los vectores de entrada del conjunto de entrenamiento de forma secuencial
2. En presentar a la red todas las parejas de vectores (entrada y salida deseada) del conjunto de entrenamiento de forma aleatoria
3. En presentar a la red todas las parejas de vectores (entrada y salida deseada) del conjunto de entrenamiento de forma secuencial
¿Se modifican los pesos después del entrenamiento?
1. No
2. Sí
3. Sólo durante la fase de test posterior
¿Cuál de las siguientes es una posibilidad derivada de la convergencia de la red?
1. La red ha aprendido corectamente el conjunto de entrenamiento
2. La red no ha aprendido todas las respuestas correctas
3. Respuestas 1 y 2
4. Ninguna de las anteriores
¿Cuál es la principal limitación funcional del Perceptron?
1. Que una unidad de salida no puede clasificar patrones
2. Que una unidad de salida sólo puede clasificar patrones linealmente separables
3. Que una unidad de salida sólo puede clasificar patrones linealmente no separables
Un ejemplo conocido de clasificación de patrones e imposible de resolver por el Perceptron es ...
1. el problema AND
2. el problema OR
3. el problema XOR
Qué red neuronal resolvió esta importante limitación de la red Perceptron?
1. La red ART
2. La red BAM
3. La red Backpropagation
4. La red Hopfield
¿Qué limitación presenta la red Adaline-Madaline?
1. La carencia de un método que ajuste más de una capa de pesos
2. La carencia de un método que ajuste más de dos capas de pesos
3. No se pueden ajustar los pesos de ninguna capa
¿Cuál de estas opciones es una aplicación de la red Adaline-Madaline?
1. Filtros adaptativos de eliminación de ruido
2. Reconocimiento de patrones de señales
3. Procesado natural del lenguaje
4. Respuestas 1 y 2
5. Respuestas 2 y 3
6. Todas las respuestas son correctas
¿En qué consiste el mecanismo de ajuste de pesos de la red Adaline?
1. En utilizar el valor de la salida directamente
2. En utilizar la diferencia entre el valor de la entrada y el valor esperado de salida
3. En utilizar la diferencia entre el valor de la salida y el valor esperado de salida
¿Entre qué valores está comprendido el rango de salida de la unidad Adaline?
1. Entre -0.5 y +0.5
2. Entre 0 y 1, como la red Perceptron
3. Entre -1 y +1
¿Con qué nombre se conoce a la regla de aprendizaje de la red Adaline?
1. Delta-Rule
2. Regla de Widrow-Hoff
3. Regla de Rosenblatt
¿En qué consiste la estructura Madaline?
1. En una capa de unidades Adaline conectadas a varias unidades Madaline
2. En más de una capa de unidades Adaline conectadas a una unidad Madaline
3. En una capa de unidades Adaline conectadas a una simple unidad Madaline
¿Qué conexiones de una red Madaline tienen asociadas un peso ajustable por cada una de ellas?
1. Las conexiones entre la capa de entrada y la capa Adaline
2. Las conexiones entre la capa Adaline y la capa de unidades Madaline
3. Las conexiones entre la capa Adaline y la unidad Madaline
¿Cómo obtiene su salida una red Madaline?
1. Por una regla de minorías
2. Por una regla equitativa
3. Por una regla de mayorías
¿Cuándo se modifica algún peso durante el entrenamiento de la Madaline?
1. Cuando coinciden la salida de la Madaline y la salida deseada
2. Cuando no coincide la salida de la Madaline con la deseada, modificándose entonces todos los pesos
3. Cuando no coincide la salida de la Madaline con la deseada, con lo que se modifican los pesos de la unidad Adaline cuya suma sea la más próxima a cero

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