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  1. El modelo de neurona clásico entre sus componentes posee ...

    1. Función suma ó de red y función de activación
    2. Umbral y/o bias
    3. Función de error
  2. La función de activación puede recibir como argumentos ...

    1. El valor de la función suma o de red
    2. El valor del umbral de la neurona y el valor de activación del instante anterior
    3. El valor del error del instante anterior
  3. Cuáles de las siguientes afirmaciones son ciertas

    1. Una red neuronal monocapa puede ser feedforward y recurrente a la vez
    2. Una red recurrente sólo posee elementos ocultos
    3. Las capas se componen de neuronas con similar conectividad
  4. Cuáles de las siguientes afirmaciones son ciertas

    1. Toda red parcialmente conectada es de tipo feedforward
    2. Toda red con interconexiones laterales es una red recurrente
    3. Los elementos de la capa de entrada pueden formar parte de la salida de la red
  5. Entre las reglas más comunes de aprendizajes autoorganizados tenemos ...

    1. Hebbiano
    2. Corrección del error
    3. Competitivo
  6. Entre las reglas más comunes de aprendizajes supervisado tenemos ...

    1. Optimización de la velocidad
    2. Analogía semántica
    3. Corrección del error
  7. Los tipos de conjuntos de patrones de datos incluyen a ...

    1. Conjunto de redundancia
    2. Conjunto de validación
    3. Conjunto de valores ocultos
  8. La compresión de imágenes se puede abordar neuronalmente ...

    1. Aplicando funciones de activación invertibles
    2. Como un tipo de problema autoasociativo
    3. Aplicando modelos no supervizados de extracción de características
Last modified: Tuesday, 25 June 2013, 9:36 AM