Avaliando o Aprendizado 9 - IA

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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
		
	 
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	Exercício: CCT0188_EX_A9_201202162606 
	Matrícula: 201202162606
	Aluno(a): FRANCISCO JOSÉ DA SILVA
	Data: 14/10/2015 13:19:55 (Finalizada)
	
	 1a Questão (Ref.: 201202448234)
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	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 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:
		
	
	Apenas a afirmativa III está correta.
	 
	Apenas a afirmativa II está correta.
	
	Todas as afirmativas estão corretas.
	 
	Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
	
	Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
	
	 Gabarito Comentado
	
	
	 2a Questão (Ref.: 201202448233)
	 Fórum de Dúvidas (0)       Saiba  (0)
	
	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
		
	
	Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
	
	Todas as afirmativas estão corretas.
	 
	Apenas a afirmativa II está correta.
	
	Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
	
	Apenas a afirmativa III está correta.
	
	 Gabarito Comentado
	
	
	 3a Questão (Ref.: 201202332836)
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	Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, por que tal tipo de treinamento é chamado de treinamento supervisionado?
		
	
	todo o processo deve ser supervisionado por um especialista
	
	as entradas e saídas são embaralhadas pelo supervisor antes do treinamento
	 
	as saídas desejadas são fornecidas e utilizadas para correção dos pesos
	
	as respostas são revisadas utilizando o conjunto de validação
	
	é utilizado um algoritmo de supervisão dos pesos durante o treinamento
	
	 Gabarito Comentado
	
	
	 4a Questão (Ref.: 201202414081)
	 Fórum de Dúvidas (0)       Saiba  (0)
	
	Com base no conhecimento sobre Redes Neurais Artificiais, considere as afirmativas a seguir.
 
I. A função booleana ou exclusivo (XOR) pode ser implementada usando uma rede perceptron de camada única.
II. Redes Neurais Artificiais do tipo MLP (Multilayer Perceptron) são capazes de classificar padrões de entrada não linearmente separáveis.
III. Retropropagação (backpropagation) é um algoritmo de aprendizagem supervisionada.
 
Assinale a alternativa CORRETA.
		
	
	Somente a afirmativas II é correta.
	
	Somente as afirmativas I é correta.
	
	Somente as afirmativas I e II são corretas.
	 
	Somente as afirmativas II e III são corretas.
	
	Somente as afirmativas I e III são corretas.
	
	 Gabarito Comentado
	
	
	 5a Questão (Ref.: 201202332830)
	 Fórum de Dúvidas (0)       Saiba  (0)
	
	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 esquece os padrões aprendidos 
II - Diminuição da capacidade de generalização da rede 
III - Apenas desperdício de tempo computacional 
De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA:
		
	
	Somente o item III está correto.
	
	Somente o item I está correto.
	 
	Somente o item II está correto.
	
	Somente os itens I e III estão corretos
	
	Somente os itens II e III estão corretos
	
	
	
	
	 6a Questão (Ref.: 201202332839)
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	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?
		
	
	Para acelerar a convergência utilizando um fator multiplicador arbitrado pelo algoritmo
	 
	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 explorar múltiplos pontos de mínimo da função
	
	Para frear a convergência, inibindo a atração de mínimos locais e permitindo a convergência para o mínimo global