INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL Simulado 10

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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
		
	 
	Lupa
	 
	
	
	 
	Exercício: CCT0296_EX_A10_201402030622 
	Matrícula: 201402030622
	Aluno(a): ARTHUR PACHECO FRANÇA
	Data: 27/11/2016 16:33:44 (Finalizada)
	
	 1a Questão (Ref.: 201402268903)
	 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.
		
	
	I-E, II-A, III-B, IV-D, V-C.
	
	I-A, II-C, III-E, IV-D, V-B.
	 
	I-B, II-E, III-D, IV-C, V-A.
	
	I-E, II-C, III-D, IV-A, V-B.
	
	I-B, II-A, III-E, IV-C, V-D.
	
	 Gabarito Comentado
	
	
	 2a Questão (Ref.: 201402674868)
	 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 (N) e III (N)
	
	I(N), II (S) e III (N)
	 
	I(S), II (S) e III (N)
	
	I(S), II (S) e III (S)
	
	I(N), II (S) e III (S)
	
	
	
	
	 3a Questão (Ref.: 201402657252)
	 Fórum de Dúvidas (0)       Saiba  (0)
	
	Em relação as redes neurais artificiais com aprendizado competitivo, pode-se 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 .
		
	
	Ambas as afirmações estão corretas, mas as mesmas não possuem correlação
	
	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
	
	 Gabarito Comentado
	
	
	 4a Questão (Ref.: 201402657275)
	 Fórum de Dúvidas (0)       Saiba  (0)
	
	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.
		
	 
	A(III) e B (I), apenas.
	
	A(I) e C (II), apenas.
	
	A (II), B (III) e C (I).
	
	B(II) e C(III), apenas.
	
	A(III), B(II) e C(I).
	
	
	
	
	 5a Questão (Ref.: 201402657244)
	 Fórum de Dúvidas (0)       Saiba  (0)
	
	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.
		
	
	Apenas os itens I e II estão corretos
	
	Apenas o item II está correto.
	
	Apenas o item III está correto.
	
	Apenas o item I está correto.
	 
	Apenas os itens II e III estão corretos.
	
	 Gabarito Comentado
	
	
	 6a Questão (Ref.: 201402779749)
	 Fórum de Dúvidas (0)       Saiba  (0)
	
	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
		
	
	Apenas as afirmativas II, III e IV são corretas.
	 
	As as afirmativas I, II, III e IV são corretas.
	
	Apenas as afirmativas I e IV são corretas.
	
	Apenas as afirmativas I, III e IV são corretas.
	
	Apenas as afirmativas I, II e III são corretas.
	
	 Gabarito Comentado
	
	
	 7a Questão (Ref.: 201402262724)
	 Fórum de Dúvidas (0)       Saiba  (0)
	
	Comparando-se a atualização dos pesos dos neurônios entre modelos de redes neurais de aprendizado supervisionado e não-supervisionado, 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:
		
	 
	F, F, V
	
	V, V, F
	
	F, V, F
	
	F, V, V
	
	V, F, V
	
	 Gabarito Comentado
	
	
	 8a Questão (Ref.: 201402789974)
	 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 entrada que estão ligados a uma só camada de saída.
	
	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 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