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  1. Los modelos ART lo constituyen ...

    1. Redes multicapas supervisadas con dimension dinámica
    2. Redes monocapas con aprendizajes no competitivos
    3. Redes recuerrentes multicapas
  2. El proceso de búsqueda de la resonancia en modelos ART es ...

    1. La localización del prototipo que mejor empareje una entrada
    2. La selección de los valores paramétricos óptimos que sintonicen la red
    3. La búsqueda del conjunto de patrones que minimice el error de red
  3. La red ART1 converge si ...

    1. En dos iteraciones consecutivas no varía el resultado de la red
    2. Se alcanza el número máximo de iteraciones
    3. En una iteración no se modifican los valores de pesos
  4. El parámetro de vigilancia de una red ART influye directamente en ...

    1. Los ciclos necesarios para obtener su convergencia
    2. El número de grupos o clusters que genera la red
    3. La estabilidad del error a medida que varían los ciclos
  5. La red ART1 se diferencia de la ART2 en ...

    1. Que una usa aprendizaje supervisado y otra no
    2. En el tipo de los elementos de entrada
    3. En el tipo de las neuronas de salida
  6. Cuales modelos fueron diseñados para afrontar el dilema de establidad-plasticidad

    1. Backpropagation
    2. Redes neuronales de base radial
    3. Familia ART
Última modificación: martes, 25 de junio de 2013, 09:36