Tema 5

Backpropagation es un método de entrenamiento ...
1. de redes homogéneas
2. de redes multicapa
3. de redes heterogéneas
¿En qué reside la potencia del algoritmo Backpropagation?
1. En su capacidad de entrenar las capas de entrada
2. En su capacidad de entrenar las capas ocultas
3. En su capacidad de entrenar las capas de salida
¿Cuántas capas de PEs tiene una red Backpropagation típica?
1. Una capa
2. Dos capas
3. Tres capas
4. Cuatro capas
Las unidades procesadoras de la capa de entrada ...
1. son las únicas que reciben entradas desde el exterior
2. sirven como puntos distribuidores, y no realizan ninguna operación de cálculo
3. Respuestas 1 y 2
4. Respuestas 2 y 3
5. Ninguna respuesta es correcta
6. realizan operaciones de cálculo cuyos resultados pasan después a las siguientes capas
¿Qué hace la capa de salida?
1. Presenta la respuesta de la red
2. Recibe la respuesta de la red
¿Qué método de entrenamiento tienen las redes Backpropagation?
1. No Supervisado
2. Supervisado
3. Aleatorio
4. Secuencial
¿Qué dos fases de propagación se dan en el algoritmo de aprendizaje Backpropagation?
1. Propagación en cascada y propagación secuencial
2. Propagación secuencial y propagación hacia adelante
3. Propagación hacia adelante y propagación hacia atrás
4. Propagación en cascada y propagación hacia atrás
¿A qué capas se conectan las unidades llamadas "bias"?
1. En la capa de entrada y en la capa de salida
2. En la capa de entrada y en las capas ocultas
3. En las capas ocultas y en la capa de salida
4. En todas las capas de la red Backpropagation
¿A qué PEs está conectada la unidad "bias" de una capa?
1. A todas las PEs de la capa inmediatamente superior
2. A todas las PEs de esa misma capa
3. A todas las PEs de la capa inmediatamente inferior
¿Qué objetivo tiene la utilización de esta unidad "bias"?
1. Ofrecer un nuevo efecto umbral sobre la unidad que opera
2. Mejorar las propiedades de convergencia de la red
3. Ambos objetivos anteriores
4. La unidad "bias" no tiene ningún objetivo concreto
¿Con qué otro nombre se conoce a la fase de propagación hacia atrás?
1. Fase de corrección
2. Fase de operación
3. Fase de protección
¿Qué dos tipos de ajuste de pesos se dan en esta fase?
1. Ajuste de PEs de la capa de salida y ajuste de PEs de las capas ocultas
2. Ajuste de PEs de las capas ocultas y ajuste de PEs de la capa de entrada
3. Ajuste de PEs de la capa de salida y ajuste de PEs de la capa de entrada
¿En qué ajuste de pesos se conoce el valor deseado para cada una de las unidades de la capa?
1. Ajuste de pesos de la capa de entrada
2. Ajuste de pesos de las capas ocultas
3. Ajuste de pesos de la capa de salida
¿Para qué tipo de ajuste de pesos no se conoce el vector de salidas deseadas?
1. Ajuste de pesos de la capa de entrada
2. Ajuste de pesos de las capas ocultas
3. Ajuste de pesos de la capa de salida
¿Qué refleja la variable 'n'(eta)?
1. El grado de aprendizaje de la red
2. El número de capas ocultas de la red
3. El nivel de activación de las PEs de la red
¿Qué valor se emplea para medir la convergencia de una red Backpropagation?
1. El valor LMS
2. El valor MSB
3. El valor RMS
A medida que la red Backpropagation aprende, el valor rms ..
1. crece
2. se mantiene constante
3. decrece
¿Qué parámetro se define para considerar que la respuesta de una red Backpropagation es correcta?
1. Parámetro axial
2. Parámetro de corte
3. Parámetro normal
¿Por qué no siempre es fácil conseguir la convergencia?
1. Porque a veces el proceso puede requerir un tiempo excesivo
2. Porque la red alcanza un mínimo local y deja de aprender
3. Por cualquiera de los dos motivos anteriores
4. Una red Backpropagation siempre logra converger
¿Qué aplicaciones pueden tener las redes Backpropagation?
1. Clasificación de imágenes
2. Síntesis de voz
3. Codificación de información
4. Clasificación de ecos de sonar
5. Todas las anteriores
6. Todas las anteriores, además de otros muchos problemas de clasificación y percepción
¿Cuáles de las siguientes son ventajas de la red Backpropagation?
1. Capacidad genérica de mapeo de patrones
2. Gran flexibilidad
3. Amplia gama de aplicaciones
4. Todas las anteriores
5. Respuestas 2 y 3
¿Cuál es el mayor inconveniente de la red Backpropagation?
1. El número de capas
2. El tiempo de convergencia
3. El ajuste de pesos multicapa
¿Para qué se utiliza el término "momentum"?
1. Para variar el coeficiente de aprendizaje
2. Para evitar los mínimos locales
3. Para aumentar la velocidad del proceso de convergencia
¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?
1. La red Backpropagation fue diseñada para modelar los sistemas biológicos
2. En los sistemas biológicos existen neuronas que realizan un tipo de suma de las entradas
3. Todavía no se ha identificado ningún sistema biológico que realice la propagación hacia atrás del error

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