Simulado-026

Prévia do material em texto

23/02/2022 15:13 Estácio: Alunos
https://simulado.estacio.br/alunos/ 1/4
Teste de
Conhecimento
 avalie sua aprendizagem
Considere a rede com neurônios de McCulloch-Pitts abaixo, na qual cada neurônio possui o patamar q = 0. Para os pares de valores das
entradas (xA e xB) de (0,0), (0,1), (1,0) e (1,1), quais seriam os respectivos valores de saída do neurônio z3?
 
 
Considere a rede com neurônios de McCulloch-Pitts abaixo, na qual cada neurônio possui o patamar q = 0. Para os pares de valores das
entradas (x1 e x2) de (0,0), (0,1), (1,0) e (1,1), quais seriam os respectivos valores de saída do neurônio z3?
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
Lupa Calc.
 
 
CCT0767_A9_201804135607_V2 
Aluno: MARCIO DA SILVA EDUARDO Matr.: 201804135607
Disc.: INTELIG. ARTIFICIAL 2021.4 EAD (G) / EX
Prezado (a) Aluno(a),
 
Você fará agora seu TESTE DE CONHECIMENTO! Lembre-se que este exercício é opcional, mas não valerá ponto para sua
avaliação. O mesmo será composto de questões de múltipla escolha.
Após responde cada questão, você terá acesso ao gabarito comentado e/ou à explicação da mesma. Aproveite para se
familiarizar com este modelo de questões que será usado na sua AV e AVS.
 
1.
(0,1,0,1)
(0,1,1,0)
(0,0,0,1)
(1,1,1,0)
(1,0,0,1)
Gabarito
Comentado
 
2.
javascript:voltar();
javascript:voltar();
javascript:diminui();
javascript:aumenta();
javascript:calculadora_on();
23/02/2022 15:13 Estácio: Alunos
https://simulado.estacio.br/alunos/ 2/4
Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, entre os padrões de dados
usados, uma parte, conhecida como padrões de validação, é tratado em separado e não é aplicado na fase de treinamento
para ajuste dos pesos sinápticos. Qual é o objetivo principal em utilizar estes padrões? 
I - Aumentar a precisão das respostas produzidas pelo aumento dos padrões utilizados 
II - Validar as entradas da rede para determinar o erro por ela produzido 
III - Determinar o ponto de parada do treinamento para evitar o sobre-treinamento 
 
De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA:
Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, o que pode acarretar para a
qualidade da rede treinada, o treinamento além do ponto desejado? 
I - A rede começa a confundir os padrões de entrada 
II - A rede se torna melhor e mais genérica, mas há um custo computacional grande 
III - Diminuição da capacidade de generalização da rede 
 
De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA:
Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, o que pode acarretar para a
qualidade da rede treinada, o treinamento além do ponto desejado? 
(0,1,0,1)
(0,1,1,0)
(0,0,0,1)
(1,0,0,1)
(0,1,1,1)
Gabarito
Comentado
 
3.
Somente o item II está correto.
Somente o item III está correto.
Somente o item I está correto.
Somente os itens II e III estão corretos.
Somente os itens I e III estão corretos.
 
4.
Somente o item III está correto.
Somente o item I está correto.
Somente os itens I e II estão corretos.
Somente os itens I e III estão corretos.
Somente o item II está correto.
 
5.
23/02/2022 15:13 Estácio: Alunos
https://simulado.estacio.br/alunos/ 3/4
I - A rede memoriza os padrões aprendidos 
II - Diminuição da capacidade de generalização da rede 
III - Otimização do tempo computacional no treinamento 
De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA:
O algoritmo de treinamento Backpropagation consiste em uma sequência de fases. 
Assinale a alternativa INCORRETA sobre este algoritmo.
Analise as seguintes afirmativas sobre redes neurais sem ciclos dirigidos, sendo n o número de neurônios e m o número de
conexões. 
I. Uma vez treinada, o uso da rede consiste em aplicar uma entrada e esperar até que ocorra convergência para que seja
obtida a saída. 
II. O processo de treinamento consiste em obter um vetor em um espaço pelo menos m -dimensional. Esse vetor é obtido
por meio de um processo de otimização que busca minimizar o erro sobre as instâncias de treino. 
III. O processo de treinamento consiste em obter um vetor em um espaço pelo menos m -dimensional. Esse vetor é obtido
por meio de um processo de otimização que busca minimizar o erro de generalização. 
A análise permite concluir que: 
Escolha a alternativa correta
Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, qual é o principal função do
termo de momento aplicado à formula de ajuste dos pesos?
Todas as afirmativas estão corretas.
Apenas a afirmativa II está correta.
Apenas a afirmativa III está correta.
Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
Gabarito
Comentado
 
6.
Retropropagar o erro na rede calculando de que forma as mudanças nos pesos afetam o erro.
Se um erro máximo desejado não tiver sido atingido, retornar ao passo inicial para a próxima iteração (apresentação
de todos os padrões novamente).
Modificar os pesos das conexoões sinápticas de forma a minimizar o erro médio, considerando todos os padrões da
amostra.
Apresentar um padrão na camada de entrada e calcular o valor do seu peso na camada de saída.
Calcular o erro na saída da rede, que equivale a uma diferença entre o valor de saída obtida na rede e o valor de saída
desejado .
Gabarito
Comentado
 
7.
Todas as afirmativas estão corretas.
Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
Apenas a afirmativa III está correta.
Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
Apenas a afirmativa II está correta.
Gabarito
Comentado
 
8.
Para explorar múltiplos pontos de mínimo da função
Para acelerar a convergência utilizando a tendência de correção do ciclo anterior
Para frear a convergência para o valor de mínimo da função de erro, uma vez que uma descida mais lenta impede que
se passe do ponto desejado
Para acelerar a convergência utilizando um fator multiplicador arbitrado pelo algoritmo
23/02/2022 15:13 Estácio: Alunos
https://simulado.estacio.br/alunos/ 4/4
Para frear a convergência, inibindo a atração de mínimos locais e permitindo a convergência para o mínimo global
Gabarito
Comentado
 Não Respondida Não Gravada Gravada
Exercício inciado em 23/02/2022 15:13:01. 
javascript:abre_colabore('35156','277265437','5134193436');