Sistemas inteligentes
- 1. Escuela Profesional: Ingeniería de Sistemas Examen de Unidad 2 Docente: Dr. Jorge Gutiérrez Gutiérrez Curso: Sistemas Inteligentes Fecha: 20 de julio de 2016 1. escriba verdadero o falso (5 pts) a) Desde un punto de vista conexionista el aprendizaje hebbiano es un tipo de aprendizaje no supervisado en el que las conexiones entre dos neuronas se incrementan si se activan al mismo tiempo. (V) b) La función de energía se aplica en la fase de aprendizaje (F) c) Las redes MLP (multilayer perceptron) desarrollan la idea de memoria asociativa(F ) d) El algoritmo de aprendizaje Backpropagation reparte el error general de la red a todos los pesos desde la última capa hacia la primera (V ) e) El teacher es el elemento clave del aprendizaje no supervisado (F) f) Las redes convolucionales son usadas en aplicaciones de visión artificial (V ) g) El peso bias es igual al negativo del umbral theta. (V ) h) La función sigmoidal tangencial hiperbólico normaliza las entradas para presentar unas salida entre 1 y -1. (V) i) una red neuronal es una máquina paralela de aprendizaje heurístico capaz de procesar entradas y devolver las que más se aproximan. (V ) j) El aprendizaje profundo o Deep learning se caracteriza porque procesamuchas capas de neuronas. (V)