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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 10a aula Lupa Vídeo PPT MP3 Exercício: Matrícula: Aluno(a): Data: 1a Questão (Ref.: 201408776838) 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(III) e B (I), apenas. A (II), B (III) e C (I). B(II) e C(III), apenas. A(III), B(II) e C(I). 2a Questão (Ref.: 201408794431) 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 (N) I(S), II (S) e III (S) I(N), II (S) e III (S) I(N), II (S) e III (N) I(N), II (N) e III (N) 3a Questão (Ref.: 201408899313) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) 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, pode-se concluir que: Escolha a alternativa CORRETA Apenas as afirmativas I e IV são corretas. Apenas as afirmativas I, III e IV são corretas. 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. Gabarito Comentado 4a Questão (Ref.: 201408382287) 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, V, V F, F, V V, V, F F, V, F V, F, V Gabarito Comentado 5a Questão (Ref.: 201408909538) Fórum de Dúvidas (0) Saiba (0) Em relação as Redes de Kohonen, podemos afirmar que: O treinamento de um determinado nó é diretamente afetado pelo comportamento dos nós vizinhos. O comportamento de um determinado nó é diretamente afetado pelo comportamento dos nós vizinhos. O comportamento de um determinado nó é diretamente afetado somente pelo comportamento de um nó vizinho. O comportamento de um determinado nó é igual ao comportamento dos nós vizinhos. O comportamento de um determinado nó não é diretamente afetado pelo comportamento dos nós vizinhos. Gabarito Comentado 6a Questão (Ref.: 201408776807) 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 I está correto. Apenas o item III está correto. Apenas o item II está correto. Apenas os itens I e II estão corretos Gabarito Comentado 7a Questão (Ref.: 201408388466) 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-A, III-E, IV-C, V-D. I-E, II-C, III-D, IV-A, V-B. I-B, II-E, III-D, IV-C, V-A. Gabarito Comentado 8a Questão (Ref.: 201408794432) 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 (S) I(S), II (S) e III (S) I(N), II (N) e III (N) I(N), II (S) e III (N)