Simulado-028

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23/02/2022 15:15 Estácio: Alunos
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Teste de
Conhecimento
 avalie sua aprendizagem
Em relação aos mapas auto organizáveis, relacione os termos técnicos, na coluna da esquerda, com suas definições, na
coluna da direita.
I- Agrupamento. 
II- Aprendizado competitivo. 
III- Neurônio vencedor. 
IV- Redes recorrentes. 
V- Vizinhança.
A- Define quantos neurônios em torno do vencedor terão seus pesos ajustados, ou seja, define a área de influência do nó
vencedor. Sua arquitetura pode assumir vários formatos diferentes.
B- Organização das classes na camada de saída de um Mapa de Kohonen. Embora não seja essencial, os nós dessa camada
normalmente são organizados em forma de grade.
C- Rede Neural que pode ter conexões que voltem dos nós de saída aos nós de entrada e que pode ter também conexões
arbitrárias entre quaisquer nós. Desse modo, seu estado interno pode ser alterado conforme conjuntos de entradas são
apresentados à rede.
D- Resultado de um mecanismo que permite o direito de responder a um específico subconjunto de dados, de forma que
somente um neurônio de saída, ou um neurônio por grupo, esteja ativo em um determinado instante.
E- Técnica que usa o princípio de que apenas um neurônio fornece a saída da rede em resposta a uma entrada.
Assinale a alternativa que contém a associação CORRETA.
Em relação as Redes de Kohonen, podemos afirmar que:
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
Lupa Calc.
 
 
CCT0767_A10_201804135607_V1 
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.
I-E, II-A, III-B, IV-D, V-C.
I-B, II-A, III-E, IV-C, V-D.
I-E, II-C, III-D, IV-A, V-B.
I-A, II-C, III-E, IV-D, V-B.
I-B, II-E, III-D, IV-C, V-A.
Gabarito
Comentado
 
2.
O comportamento de um determinado nó é igual ao comportamento dos nós vizinhos.
O comportamento de um determinado nó é diretamente afetado pelo comportamento dos nós vizinhos.
javascript:voltar();
javascript:voltar();
javascript:diminui();
javascript:aumenta();
javascript:calculadora_on();
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Correlacione os itens a seguir:
 
(S)Treinamento supervisionado 
(N)Treinamento não supervisionado 
 
com
 
I- A rede aprenda a partir de padrões conhecidos
II- O treinamento é direcionado para diminuir o erro na saída
III- Os padrões de treinamento possuem apenas entradas 
 
Assinale a alternativa que apresenta a correlação CORRETA.
Em relação as redes neurais artificiais com aprendizado competitivo, pode-se afirmar que:
I- As redes para este tipo de problema possuem uma camada de nós de saída que estão ligados a uma só camada (de
entrada, portanto), de tal forma que podem existir um número qualquer de nós na entrada independente da quantidade de
características dos padrões de entrada.
II- A informação é extraída sem que haja um par entrada/saída alvo. 
III- O aprendizado competitivo é um algoritmo que divide uma série de dados de entradas em grupos (clusters) que são
inerentes aos dados de entrada.
Assinale a alternativa correta.
São consideradas características das Redes de Kohonen
I- Aprendizado não supervisionado
II- Um única camada
III- Correlação com os neurônios vizinhos
IV- Distância de Manhatan
A esse respeito, pode-se concluir que: 
Escolha a alternativa CORRETA
O treinamento de um determinado nó é diretamente afetado pelo comportamento dos nós vizinhos.
O comportamento de um determinado nó é diretamente afetado somente pelo comportamento de um nó vizinho.
O comportamento de um determinado nó não é diretamente afetado pelo comportamento dos nós vizinhos.
Gabarito
Comentado
 
3.
I(S), II (S) e III (S)
I(N), II (N) e III (N)
I(N), II (S) e III (N)
I(N), II (S) e III (S)
I(S), II (S) e III (N)
 
4.
Apenas o item III está correto.
Apenas os itens II e III estão corretos.
Apenas o item II está correto.
Apenas o item I está correto.
Apenas os itens I e II estão corretos
Gabarito
Comentado
 
5.
Apenas as afirmativas II, III e IV são corretas.
Apenas as afirmativas I, II e III são corretas.
As as afirmativas I, II, III e IV são corretas.
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Em relação as redes neurais artificiais com aprendizado competitivo, pode-se utilizar alguns métodos para determinar a
distância que existe entre o vetor de entrada (padrão de entrada) e cada um dos nós de saída, como:
A- método que pressupõe tanto o vetor de entrada, quanto o vetor de pesos que liga o nó às entradas, estejam
normalizados para o valor unitário (isto é, o comprimento destes vetores deve ser 1)
B- método de determinar qual o vetor de pesos mais próximo ao vetor de entrada, de uma forma simplificada utiliza o
cálculo do quadrado da diferença de distâncias.
C- método de determinar qual o vetor de pesos mais próximo ao vetor de entrada, calculando 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.
Que correspondem a:
I- Distância Euclidiana
II- Backpropagation
III- Produto escalar
Assinale a alternativa que indica corretamente os métodos indicados para a determinação desta distância.
São consideradas características das Redes de Aprendizado Competitivo
I- Aprendizado supervisionado
II- Um única camada
III- Competição entre neurônios
IV- Divisão de dados em clusters
A esse respeito, pode-se concluir que: 
Escolha a alternativa CORRETA
Apenas as afirmativas I e IV são corretas.
Apenas as afirmativas I, III e IV são corretas.
Gabarito
Comentado
 
6.
A(III), B(II) e C(I).
B(II) e C(III), apenas.
A (II), B (III) e C (I).
A(I) e C (II), apenas.
A(III) e B (I), apenas.
 
7.
Apenas as afirmativas I, II e III são corretas.
As as afirmativas I, II, III e IV são corretas.
Apenas as afirmativas II, III e IV são corretas.
Apenas as afirmativas I, III e IV são corretas.
Apenas as afirmativas I e IV são corretas.
Gabarito
Comentado
 Não Respondida Não Gravada Gravada
Exercício inciado em 23/02/2022 15:15:01. 
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23/02/2022 15:15 Estácio: Alunos
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