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������� 1a Questão (Ref.: 200702190245) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) O operador genético que introduz e mantém a diversidade genética da população, alterando arbitrariamente um ou mais componentes de uma estrutura escolhida é: Seleção Crossover Mutação Adaptação Criação 2a Questão (Ref.: 200702190251) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) O operador genético que atua aleatoriamente nos genes do cromossomo, gerando diversidade em uma cópia do cromossomo é: Adaptação Seleção Mutação Criação Crossover 3a Questão (Ref.: 200702283126) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) ����� � ���� � ���� ��� �� ����������������������������� ������������������� ���������� ���������� ��� ��� ���������������� ������ ���� ������ ���������� ����� ��� ��� �������� ����������� � �� ����������� ��������� �������������� ��������� ������� �������������� �� � ������ � ����� ���������������� �� �����������������!� ������� �� ����������� �������" ������������ ���� � ��� �������� �������� � �� �������� � ���������������� �� ��������� �������� ����#�������$�% ��&�'(�� ���)$��������� ��#��� ���&�*������)$�������� ������������ ����&�+� ,� ������-� �!������� ������� � !��� ���������. ��� �/�&����� ��������� ������������0 ���������� ����������������� � ���.���� ����(�� ����� �� ��#��������� ������� ������ ����� �� �������0 ���������0 ����� ����#����������������� � �� ������������� ��� ������ �� �������� �� ���������������% Somente I e III Somente I, II e IV Todas as sugestões Somente I, III e IV Somente I e II 4a Questão (Ref.: 200702190248) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) O operador genético que permite que os cromossomos filhos herdem características genéticas dos cromossomos pais é: Adaptação Criação Seleção Crossover Mutação 5a Questão (Ref.: 200702190249) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) O operador genético que permite a escolha de indivíduos, aleatoriamente, proporcionalmente a aptidão é: Seleção Adaptação Crossover Mutação Criação 6a Questão (Ref.: 200702190244) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) O operador genético que é o responsável pela recombinação de características dos pais durante a reprodução é: Mutação Adaptação Seleção Criação Crossover � � �����1� 1a Questão (Ref.: 200702283139) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) Em um problema de otimização cujo objetivo é encontrar o máximo global de uma função, uma primeira geração de algoritmos genéticos foi gerada e avaliada de acordo com os dados que exibidos na tabela. Sabendo- se que o método de seleção utilizado será o método da roleta, assinale a alternativa que apresenta a avaliação relativa correta dos indivíduos 3 e 4 respectivamente: 0,27 E 0,32 0,35 E 0,30 0,30 E 0,32 0,32 e 0,27 0,32 e 0,30 2a Questão (Ref.: 200702677651) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) Em um processo de seleção utilizando por exemplo o método da roleta viciada, qual dos indivíduos terá o maior valor de aptidão para a função objetivo f(x)= 1/x ? 001101 011011 111001 110011 111000 3a Questão (Ref.: 200702677637) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) 1- Seja a função a seguir, que queremos maximizar (encontrar o valor de x que propicia o maior valor para f(x): f(x) = x2 + 3x. Qual é o valor máximo de desta função no domíno de 0 a 7? 50 53 21 70 35 4a Questão (Ref.: 200702323475) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) 2�"�� ���� �������"������������� ��3$45$ 6 7$!����������������� �� ��89!1:!�������!���� ����������� �� �������������;�������< � ������� � �����)$����� ��� �����3$4�������� �� �!� �� ��������� � �� �������������= 0 49 21 56 57 5a Questão (Ref.: 200702323472) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) Considere um algoritmo genético que opera sobre três indivíduos A, B, C, descritos respectivamente pelos vetores binários A = [11011000], B = [00010000], C = [11001101], gerando dois novos indivíduos D = [11011101] e E = [11001000] Os novos indivíduos foram gerados através de: Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e C. Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e C seguido de mutação de um bit em cada novo indivíduo (D e E). Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e B seguido de mutação de um bit em cada novo indivíduo (D e E). Crossover pelo ponto central dos indivíduos B e C seguido de mutação de um bit em cada novo indivíduo (D e E). Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e B. 6a Questão (Ref.: 200702289322) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) Considere um algoritmo genético que opera sobre três indivíduos A, B, C, descritos respectivamente pelos vetores binários A = [11011000], B = [00010000], C = [11001101], gerando dois novos indivíduos D = [11011001] e E = [11011000] Os novos indivíduos foram gerados através de: Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e C. Crossover pelo ponto central dos indivíduos B e C seguido de mutação de um bit em cada novo indivíduo (D e E). Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e B. Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e B seguido de mutação de um bit em cada novo indivíduo (D e E). Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e C seguido de mutação de um bit em cada novo indivíduo (D e E). AULA 8 1a Questão (Ref.: 200702238894) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que apresentam um modelo matemático inspirado na estrutura neural de organismos inteligentes, assim pode-se afirmar que um modelo conexionista: (Escolha a alternativa CORRETA): Empregam uma estratégia de busca paralela e estruturada, baseadas nos mecanismos da seleção natural. São inspirados no comportamento do cérebro humano e modelam os modos imprecisos do raciocínio aproximado. Realizam o raciocínio aproximado, com proposições imprecisas e descritas em linguagem natural. Lidam com conhecimento não simbolicamente representado e processam a informação de forma paralela e distribuída. Lidam com conhecimento explícito, representado simbolicamente e generalizam o conhecimento aprendido. 2a Questão (Ref.: 200702283143) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) O conhecimento aprendido por uma rede neural artificial encontra-se armazenado: Nos neurônios Na camada de entrada Nas camadas internas Nos pesos das conexões da rede Na camada de saída 3a Questão (Ref.: 200702695293) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) Em relação às redes neurais artificiais pode-se afirmar que I- Redes recorrentes - são redes com neurônios que competem pelo direito de produzir a saída são chamadas de II- Redes competitivas - possuem neurônios dinâmicos III- Redes com aprendizado supervisionado - o ajuste dos pesos é feito a cada padrão entrada/saída para produzir a saída desejada Assinale a alternativa CORRETA Somente as alternativas II e III estão corretas. Somente a alternativa III está correta. Somente as alternativas I e III estão corretas. Somente a alternativa II está correta. Somente a alternativa I está correta.4a Questão (Ref.: 200702695294) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) Na fase de treinamento das redes neurais artificiais, pode-se afirmar que: Assinale e alternativa INCORRETA. No aprendizado não supervisionado o ajuste de erro encontrado ocorre ao confrontar a saída da rede com o dado fornecido como objetivo para a rede. O aprendizado implica na alteração dos pesos das conexões. Após o treinamento são os pesos que armazenam o conhecimento que permite à rede tomar decisões corretas . A rede aprende a partir dos dados que são apresentados durante o processo de treinamento. Cada tipo de treinamento é adequado a um tipo específico de topologia. 5a Questão (Ref.: 200702695295) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) São considerados parâmetros importantes no projeto de uma rede neural artificial: Assinale e alternativa INCORRETA. Quantidade de neurônios Quantidade de camadas Topologia da rede Função de pertinência Representação dos dados 6a Questão (Ref.: 200702289324) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) Considerando as Redes Neurais Artificiais, relacione as colunas: I- Algoritmo Backpropagation. II- Perceptron. III- Redes Recorrentes. IV- MLPs (Multi Layer Perceptrons). V- Modelos Conexionistas. A- Nome dado às redes neurais artificiais que possuem camadas ocultas. B- Nome alternativo que envolve a teoria de redes neurais artificiais. C- Técnica que implementa um declínio de gradiente no espaço de parâmetros, a fim de minimizar o erro de saída. D- Redes neurais de alimentação direta com uma única camada. E- Redes neurais artificiais com realimentação. Assinale a alternativa que contém a associação correta. I-C, II-D, III-E, IV-A, V-B. I-C, II-D, III-E, IV-B, V-A. I-C, II-B, III-A, IV-D, V-E. I-A, II-B, III-C, IV-D, V-E. I-A, II-C, III-E, IV-D, V-B. � � �����>� 1a Questão (Ref.: 200702208082) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) 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 respostas são revisadas utilizando o conjunto de validação é utilizado um algoritmo de supervisão dos pesos durante o treinamento as entradas e saídas são embaralhadas pelo supervisor antes do treinamento as saídas desejadas são fornecidas e utilizadas para correção dos pesos 2a Questão (Ref.: 200702677656) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) O algoritmo de treinamento Backpropagation consiste em uma sequência de fases. Assinale a alternativa INCORRETA sobre este algoritmo. Apresentar um padrão na camada de entrada e calcular o valor do seu peso na camada de saída. Retropropagar o erro na rede calculando de que forma as mudanças nos pesos afetam o erro. Modificar os pesos das conexoões sinápticas de forma a minimizar o erro médio, considerando todos os padrões da amostra. Se um erro máximo desejado não tiver sido atingido, retornar ao passo inicial para a próxima iteração (apresentação de todos os padrões novamente). Calcular 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 . 3a Questão (Ref.: 200702208076) 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 os itens I e III estão corretos Somente o item I está correto. Somente o item II está correto. Somente o item III está correto. Somente os itens II e III estão corretos 4a Questão (Ref.: 200702208085) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) 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 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 acelerar a convergência utilizando a tendência de correção do ciclo anterior Para acelerar a convergência utilizando um fator multiplicador arbitrado pelo algoritmo 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 5a Questão (Ref.: 200702190292) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) Considere a rede com neurônios de McCulloch-Pitts abaixo, na qual cada neurônio possui o patamar θ = 0. Para os pares de valores das entradas (x1 e x2) de (0,0), (0,1), (1,0) e (1,1), quais seriam os respectivos valores de saída do neurônio z3? (0,1,1,1) (0,1,1,0) (1,0,0,1) (0,0,0,1) (0,1,0,1) 6a Questão (Ref.: 200702283146) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) Com relação ao conjunto de dados utilizados por uma rede neural artificial de aprendizado supervisionado, analise as seguintes afirmativas: I - A atualização dos pesos dos neurônios ocorre em ambos os conjuntos de treinamento e validação. II - O conjunto de treinamento deve ser apresentado à rede diversas vezes, isto é, em diversas épocas. III - O conjunto de validação é utilizado para testar a capacidade de generalização da rede, isto é, se ela aprendeu padrões testando-se dados não presentes no conjunto de treinamento. Assinale a alternativa correta: Somente a afirmativa III está correta As afirmativas II e III estão corretas As afirmativas I e II estão corretas Somente a afirmativa II está correta Somente a afirmativa I está correta � �������� 1a Questão (Ref.: 200702695297) 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(N), II (S) e III (S) I(N), II (N) e III (N) I(S), II (S) e III (S) I(N), II (S) e III (N) I(S), II (S) e III (N) 2a Questão (Ref.: 200702289331) 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 respondera 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-A, II-C, III-E, IV-D, V-B. I-E, II-C, III-D, IV-A, V-B. I-B, II-A, III-E, IV-C, V-D. I-B, II-E, III-D, IV-C, V-A. I-E, II-A, III-B, IV-D, V-C. 3a Questão (Ref.: 200702695296) 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(S), II (S) e III (S) I(N), II (N) e III (N) I(N), II (S) e III (N) I(N), II (S) e III (S) I(S), II (S) e III (N) 4a Questão (Ref.: 200702677680) 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 Ambas as afirmações estão corretas e a segunda complementa a primeira A primeira afirmação está incorreta e a segunda está correta Ambas as afirmações estão incorretas A primeira afirmação está correta e a segunda está incorreta 5a Questão (Ref.: 200702677703) 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(I) e C (II), apenas. A (II), B (III) e C (I). A(III) e B (I), apenas. B(II) e C(III), apenas. A(III), B(II) e C(I). 6a Questão (Ref.: 200702677672) 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 II e III estão corretos. Apenas o item II está correto. Apenas o item III está correto. Apenas os itens I e II estão corretos Apenas o item I está correto. �
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