BDQ 10

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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL   Lupa  
 
Exercício: CCT0296_EX_A10_201301090212  Matrícula: 201301090212
Aluno(a): LEANDRO DA SILVEIRA RAPHAEL Data: 20/06/2016 13:41:38 (Finalizada)
  1a Questão (Ref.: 201301722824)  Fórum de Dúvidas (0)       Saiba   (0)
Em  relação  as  redes  neurais  artificiais  com  aprendizado  competitivo,  pode­se  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.
  A(III) e B (I), apenas.
  B(II) e C(III), apenas.
A(I) e C (II), apenas.
A(III), B(II) e C(I).
A (II), B (III) e C (I).
  2a Questão (Ref.: 201301740418)  Fórum de Dúvidas (0)       Saiba   (0)
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.
I(S), II (S) e III (N)
  I(N), II (S) e III (N)
I(N), II (N) e III (N)
I(N), II (S) e III (S)
I(S), II (S) e III (S)
  3a Questão (Ref.: 201301740417)  Fórum de Dúvidas (0)       Saiba   (0)
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.
  I(N), II (S) e III (N)
  I(S), II (S) e III (N)
I(N), II (S) e III (S)
I(N), II (N) e III (N)
I(S), II (S) e III (S)
  4a Questão (Ref.: 201301334452)  Fórum de Dúvidas (0)       Saiba   (0)
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.
  I­B, II­E, III­D, IV­C, V­A.
I­B, II­A, III­E, IV­C, V­D.
I­A, II­C, III­E, IV­D, V­B.
I­E, II­C, III­D, IV­A, V­B.
I­E, II­A, III­B, IV­D, V­C.
 Gabarito Comentado
  5a Questão (Ref.: 201301722801)  Fórum de Dúvidas (0)       Saiba   (0)
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 .
A primeira afirmação está correta e a segunda está incorreta
  Ambas as afirmações estão corretas e a segunda complementa a primeira
Ambas as afirmações estão incorretas
A primeira afirmação está incorreta e a segunda está correta
  Ambas as afirmações estão corretas, mas as mesmas não possuem correlação
 Gabarito Comentado
  6a Questão (Ref.: 201301855523)  Fórum de Dúvidas (0)       Saiba   (0)
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:
  Possuem uma camada de nós de saída que estão ligados a uma várias camadas de entrada.
Possuem uma camada de nós de entrada que estão ligados a várias camadas de saída.
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 várias camada de nós de saída que estão ligados a uma só camada de entrada.
 Gabarito Comentado
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