INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL - EX 010

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09/11/2015 Exercício
http://simulado.estacio.br/bdq_simulados_exercicio.asp?p0=409546368&p1=1084797814455720288&p2=10312826576514&p3=53907830 1/3
Comparando­se a atualização dos pesos dos neurônios entre modelos de redes neurais de aprendizado
supervisionado e não­supervisionado, verifique quais afirmativas são falsas ou verdadeiras:
( ) Não existem diferenças na atualização dos pesos entre uma rede perceptron multicamadas (MLP) e uma rede
competitiva.
( ) Em ambas abordagens de aprendizado, um número reduzido de pesos são atualizados a cada época.
( ) Na rede competitiva os neurônios competem entre si e apenas os pesos associados ao neurônio vencedor são
atualizados em uma iteração.
Assinale a alternativa correta que preenche os valores de cima para baixo:
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.
 
CCT0188_EX_A10_201307203141     » 00:21  de 50 min.   Lupa  
Aluno: CARLA HELENA MARTINS VELOSO Matrícula: 201307203141
Disciplina: CCT0188 ­ INTELIGÊNCIA ARTIF.  Período Acad.: 2015.3 EAD (G) / EX
Prezado (a) Aluno(a),
Você  fará  agora  seu EXERCÍCIO DE FIXAÇÃO!  Lembre­se  que  este  exercício  é  opcional, mas  não  valerá  ponto  para  sua  avaliação.  O
mesmo será composto de questões de múltipla escolha (3).
Após a finalização do exercício, você terá acesso ao gabarito. Aproveite para se familiarizar com este modelo de questões que será usado
na sua AV e AVS.
1.
F, V, V
  F, V, F
V, F, V
  F, F, V
V, V, F
 Gabarito Comentado
2.
I­A, II­C, III­E, IV­D, V­B.
I­B, II­A, III­E, IV­C, V­D.
  I­B, II­E, III­D, IV­C, V­A.
  I­E, II­C, III­D, IV­A, V­B.
I­E, II­A, III­B, IV­D, V­C.
 Gabarito Comentado
 
09/11/2015 Exercício
http://simulado.estacio.br/bdq_simulados_exercicio.asp?p0=409546368&p1=1084797814455720288&p2=10312826576514&p3=53907830 2/3
O aprendizado competitivo é um algoritmo que divide uma série de dados de entradas (clusters) que são inerentes
aos dados de entrada. As redes para este tipo de problema possuem:
Correlacione os itens a seguir:
(S)Treinamento supervisionado 
(N)Treinamento não supervisionado 
com
I­ Os padrões apresentados não possuem classificação conhecida
II­ Os padrões de treinamento possuem entradas e saídas desejadas
III­ O treinamento é direcionado para auto organizar os padrões de entrada semelhantes em grupos (clusters)
Assinale a alternativa que apresenta a correlação CORRETA.
Em relação as redes neurais artificiais com aprendizado competitivo, pode­se afirmar que:
Para cada padrão (vetor) de entrada apresentado na de entrada que é apresentado à rede, somente um dos nós da
camada de saída, chamado de nó vencedor, será ativado.  
e
Em uma rede já treinada, todos os vetores da camada de entrada que pertencerem a um mesmo cluster, ou seja,
que  tiverem características parecidas de  tal  forma que possam ser  identificados  como pertencentes  a um mesmo
cluster, acionarão o mesmo nó de saída .
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, pode­se concluir que: 
Escolha a alternativa CORRETA
3.
Possuem uma camada de nós de entrada que estão ligados a uma só camada de saída.
  Possuem uma camada de nós de saída que estão ligados a uma só camada de entrada.
Possuem uma camada de nós de entrada que estão ligados a várias camadas de saída.
  Possuem uma camada de nós de saída que estão ligados a uma várias camadas de entrada.
Possuem várias camada de nós de saída que estão ligados a uma só camada de entrada.
 Gabarito Comentado
4.
I(S), II (S) e III (S)
I(N), II (N) e III (N)
  I(N), II (S) e III (S)
  I(N), II (S) e III (N)
I(S), II (S) e III (N)
5.
A primeira afirmação está incorreta e a segunda está correta
  Ambas as afirmações estão corretas e a segunda complementa a primeira
Ambas as afirmações estão corretas, mas as mesmas não possuem correlação
Ambas as afirmações estão incorretas
  A primeira afirmação está correta e a segunda está incorreta
 Gabarito Comentado
6.
  Apenas as afirmativas II, III e IV são corretas.
As as afirmativas I, II, III e IV são corretas.
Apenas as afirmativas I, II e III são corretas.
Apenas as afirmativas I, III e IV são corretas.
  Apenas as afirmativas I e IV são corretas.
09/11/2015 Exercício
http://simulado.estacio.br/bdq_simulados_exercicio.asp?p0=409546368&p1=1084797814455720288&p2=10312826576514&p3=53907830 3/3
 Gabarito Comentado
 FINALIZAR AVALIANDO O APRENDIZADO 
Legenda:      Questão não respondida     Questão não gravada     Questão gravada
Exercício inciado em 09/11/2015 12:31:08.