Algoritmo SOM (Self-Organizing Map)

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Algoritmo SOM (Self-Organi-
zing Map) 
 
01 - Um mapa de auto-organização (SOM) é um tipo de rede neural artificial (RNA) que é treinada 
usando 
1. Aprendizagem Supervisionada 
2. Aprendizagem Não Supervisionada 
3. Aprendizagem por Reforço 
4. Aprendizagem Automática 
5. Aprendizagem Recorrente 
 
02 - Os mapas auto-organizáveis diferem de outras redes neurais artificiais, pois aplicam 
1. Aprendizagem Competitiva 
2. Aprendizagem de Conjunto 
3. Aprendizagem Estrutural 
4. Aprendizagem Reforço 
5. Aprendizagem Híbrida 
 
03 - O Mapa Auto-Organizável (Mapa de Kohonen ou SOM) é um tipo de Rede Neural Artificial que 
também é inspirada por modelos biológicos de sistemas neurais da década de 1970 
Sobre os mapas de Kohonen, assinale a alternativa correta de acordo com seguintes assertivas 
I. SOM é usado para técnicas de agrupamento e mapeamento (ou redução de dimensionalidade) para 
mapear dados multidimensionais 
II. SOM tem duas camadas, uma é a camada de entrada e a outra é a camada de saída 
III. Camada de Kohonen é uma rede de unidades de processamento para a qual as entradas são ma-
peadas 
1. Apenas I 
2. II e III 
3. I e III 
4. I, II e III 
5. Apenas a III 
 
04 - Assinale a alternativa correta de acordo com seguintes assertivas 
I. Uma das etapas do processo de auto-organização é a competição, que visa a distinção do neurônio 
vencedor a partir do cálculo de uma função 
II. O neurônio vencedor é escolhido com base na maximização de uma função dita função discriminante 
III. Com base na posição no plano Euclidiano do neurônio vencedor, podemos determinar os vizinhos a 
partir de uma relação de proximidade 
IV. Inicialmente, os pesos são distribuídos de maneira aleatória. A partir da primeira iteração, os pesos 
são atualizados de acordo com uma equação proporcional a distância euclidiana entre o vetor x e o ve-
tor peso 
1. I e II 
2. I e IV 
3. II, III e IV 
4. I, III e IV 
5. II e IV 
 
05 - Em relação a redes de Kohonen, assinale a alternativa correta 
I. Podemos classificar como Rede de Kohonen uma rede com oito colunas e vinte fileiras, em que ape-
nas os neurônios das fileiras pares são ligadas aos inputs da camada inicial 
II. Uma Rede Kohonen só admite a configuração feedforward 
III. Apesar de ser um caso raro, podemos encontrar Redes de Kohonen com mais de duas dimensões 
1. I e II 
2. I, II e III 
3. II e III 
4. I e III 
5. I 
 
06 - Das alternativas listadas abaixo, quais são ideais para a aplicação do algoritmo SOM? 
I. Mineração de textos: A mineração pode usar como parâmetro palavras chave ou autores específicos, 
a fim de encontrar ou classificar textos científicos em repositórios especializados em mais de uma área 
do saber, como física, química ou biologia 
II. Segmentação de imagens: Podemos separar certos elementos em uma imagem a partir dos padrões 
de entrada do algoritmo. Uma aplicação prática deste exemplo seria a remoção dos fundos verdes de 
uma foto 
III. Reconhecimento de caracteres ou frases comuns: A identificação de equações ou até mesmo frases 
simples como endereço ou avisos de segurança (Fique longe, alta tensão!) podem auxiliar em aplicati-
vos de digitalização de texto ou aplicativos de tradução de placas em realidade aumentada 
IV. Detecção de fraudes em sistemas bancários: Podemos definir certas características que definem 
uma fraude bancária, como o comportamento de gastos de um cliente, para identificar possíveis com-
pras não autorizadas 
V. Simulação de jogos: Podemos utilizar o algoritmo SOM em um jogo de xadrez a fim de identificar pa-
drões pré estabelecidos, como uma abertura italiana ou gambito da dama, que seriam armazenados 
em uma memória de fácil acesso ao algoritmo. Feito isso, o programa seria capaz de indicar qual seria a 
melhor defesa, ou ataque, para uma jogada específica 
1. Alternativa I, II e III 
2. Alternativa I, III e V 
3. Alternativa I, II, III e IV 
4. Alternativa II, III, IV e V 
5. Alternativa IV e V