Inteligencia Artificial - 9

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1. 
 
 
Considere a rede com neurônios de McCulloch-Pitts abaixo, na qual cada 
neurônio possui o patamar  = 0. Para os pares de valores das entradas 
(xA e xB) de (0,0), (0,1), (1,0) e (1,1), quais seriam os respectivos valores 
de saída do neurônio z3? 
 
 
 
 
 
(0,0,0,1) 
 
 
(1,1,1,0) 
 
 
(1,0,0,1) 
 
 
(0,1,1,0) 
 
 
(0,1,0,1) 
 
 
Gabarito 
Coment. 
 
 
 
 
 
 
 
 
2. 
 
 
Considere a rede com neurônios de McCulloch-
Pitts abaixo, na qual cada neurônio possui o 
patamar  = 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? 
http://simulado.estacio.br/bdq_simulados_exercicio.asp
http://simulado.estacio.br/bdq_simulados_exercicio.asp
http://simulado.estacio.br/bdq_simulados_exercicio.asp
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(0,1,1,1) 
 
 
(0,1,1,0) 
 
 
(1,0,0,1) 
 
 
(0,1,0,1) 
 
 
(0,0,0,1) 
 
 
Gabarito 
Coment. 
 
 
 
 
 
 
 
 
3. 
 
 
Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o 
algoritmo Backpropagation, entre os padrões de dados usados, 
uma parte, conhecida como padrões de validação, é tratado em 
separado e não é aplicado na fase de treinamento para ajuste dos 
pesos sinápticos. Qual é o objetivo principal em utilizar estes 
padrões? 
I - Aumentar a precisão das respostas produzidas pelo aumento 
dos padrões utilizados 
II - Validar as entradas da rede para determinar o erro por ela 
produzido 
III - Determinar o ponto de parada do treinamento para evitar o 
sobre-treinamento 
 
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 II e III estão corretos. 
 
 
Somente os itens I e III estão corretos. 
 
http://simulado.estacio.br/bdq_simulados_exercicio.asp
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4. 
 
 
Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o 
algoritmo Backpropagation, por que tal tipo de treinamento é 
chamado de treinamento supervisionado? 
 
 
 
as entradas e saídas são embaralhadas pelo supervisor antes do treinamento 
 
 
as respostas são revisadas utilizando o conjunto de validação 
 
 
todo o processo deve ser supervisionado por um especialista 
 
 
as saídas desejadas são fornecidas e utilizadas para correção dos pesos 
 
 
é utilizado um algoritmo de supervisão dos pesos durante o treinamento 
 
 
Gabarito 
Coment. 
 
 
 
 
 
 
 
 
5. 
 
 
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 começa a confundir os padrões de entrada 
II - A rede se torna melhor e mais genérica, mas há um custo 
computacional grande 
III - Diminuição da capacidade de generalização da rede 
 
De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA: 
 
 
 
Somente o item III está correto. 
 
 
Somente os itens I e III estão corretos. 
 
 
Somente o item I está correto. 
 
 
Somente o item II está correto. 
 
 
Somente os itens I e II estão corretos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
6. 
 
 
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. 
http://simulado.estacio.br/bdq_simulados_exercicio.asp
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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 . 
 
 
Se um erro máximo desejado não tiver sido atingido, retornar ao passo inicial para a próxima 
iteração (apresentação de todos os padrões novamente). 
 
 
Modificar os pesos das conexoões sinápticas de forma a minimizar o erro médio, considerando 
todos os padrões da amostra. 
 
 
Retropropagar o erro na rede calculando de que forma as mudanças nos pesos afetam o erro. 
 
 
Gabarito 
Coment. 
 
 
 
 
 
 
 
 
7. 
 
 
Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o 
algoritmo Backpropagation, entre os padrões de dados usados, 
uma parte, conhecida como padrões de validação, é tratado em 
separado e não é aplicado na fase de treinamento para ajuste dos 
pesos sinápticos. Qual é o objetivo principal em utilizar estes 
padrões? 
I - Validar as saídas da rede para determinar o erro por ela 
produzido 
II - Determinar o ponto de parada do treinamento para evitar o 
sobre-treinamento 
III - Ajudar a obter a resposta mais rapidamente 
 
De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA: 
 
 
 
Somente o item III está correto. 
 
 
Somente o item II está correto. 
 
 
Somente os itens II e III estão corretos. 
 
 
Somente o item I está correto. 
 
 
Somente os itens I e III estão corretos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
8. 
 
 
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: 
http://simulado.estacio.br/bdq_simulados_exercicio.asp
http://simulado.estacio.br/bdq_simulados_exercicio.asp
http://simulado.estacio.br/bdq_simulados_exercicio.asp
http://simulado.estacio.br/bdq_simulados_exercicio.asp
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As afirmativas I e II estão corretas 
 
 
Somente a afirmativa II está correta 
 
 
Somente a afirmativa III está correta 
 
 
As afirmativas II e III estão corretas 
 
 
Somente a afirmativa I está correta