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  1. Las funciones de activación para las redes backpropagation han de ser ...

    1. Con base radial y centradas en cero
    2. Continuas y derivables en cualquier punto
    3. No lineales, siempre que estén acotadas superior e inferiormente
  2. El que una red backpropagation no alcance su mínimo global puede ser debido a ...

    1. Una mala elección de los valores iniciales de los pesos
    2. Una mala elección del número máximo de iteraciones
    3. Una mala elección de los ratios de aprendizaje
  3. El propósito de la validación cruzada es ...

    1. Evitar quedarnos atrapados en mínimos locales
    2. Asegurarnos que nuestra red generaliza correctamente
    3. Evitar realizar ciclos de entrenamiento que no aportan mejoras a nuestra red
  4. Entre las desventajas del modelo Backpropagation tenemos...

    1. La lentitud de sus procesos de aprendizaje
    2. La lentitud de sus procesos de ejecución
    3. La gran dificultad en la selección de sus múltiples parámetros
  5. La técnica de stop early permite ...

    1. Evitar los sobreentrenamientos de las redes neuronales
    2. Evitar la memorización del conjunto de entrenamiento en las redes neuronales
    3. Evitar quedarnos atrapados en mínimos locales
  6. El momentum es ...

    1. Un término proporcional al último incremento de peso
    2. Una técnica de parada según el valor de la pendiente del error
    3. Un término proporcional al la segunda derivada del error
Last modified: Tuesday, 25 June 2013, 9:36 AM