Preguntas de opción múltiple sobre Redes Neuronales
Preguntas de opción múltiple sobre Redes Neuronales
Bienvenido a la página de Preguntas de opción múltiple sobre Redes Neuronales en MCQss.com. Aquí encontrarás una variedad de preguntas de opción múltiple relacionadas con los conceptos de las redes neuronales. Puedes seleccionar una respuesta para cada pregunta y verificar si es correcta.
Las redes neuronales se refieren a modelos de redes que emulan el funcionamiento del cerebro humano. Se utilizan para resolver problemas como clasificación, reconocimiento de patrones, predicción y más. Las redes neuronales encuentran aplicaciones en diversas áreas, incluyendo visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural, sistemas de recomendación y más.
Si deseas aprender más sobre redes neuronales, es importante comprender conceptos fundamentales como las neuronas artificiales, las capas de la red, las funciones de activación y el aprendizaje de la red. El conocimiento de las redes neuronales es valioso para profesionales en el campo del aprendizaje automático, la inteligencia artificial y disciplinas relacionadas.
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¿Cuáles son los beneficios de las preguntas de opción múltiple sobre redes neuronales? Te ayudarán a prepararte para entrevistas, exámenes y pruebas futuras. También puedes utilizar estas preguntas de opción múltiple gratuitas para practicar y aumentar tu conocimiento en este campo.
1: ¿Qué es Adaline en las redes neuronales?
A. Elemento de línea adaptativa
B. Elemento lineal adaptativo
C. Elemento lineal automático
D. Ninguno de los mencionados
2: ¿Qué es cierto para las redes neuronales?
A. Tiene un conjunto de nodos y conexiones
B. Cada nodo calcula su entrada ponderada
C. El nodo podría estar en estado excitado o estado no excitado
D. Todo lo anterior
3: ¿Qué son los modelos en las redes neuronales?
A. Representación de redes neuronales biológicas
B. Representación matemática de nuestra comprensión
C. Primero y segundo
D. Ninguna de las anteriores
4: ¿Cuántos tipos de redes neuronales artificiales?
A. 3
B. 2
C. 4
D. 5
5: ¿Qué significa RNN?
A. Red neuronal recurrente
B. Red neuronal recurrente
C. Red neuronal extraíble
D. Ninguna de las anteriores
6: ¿Qué es la tarea de auto-asociación en las redes neuronales?
A. Predecir las entradas futuras
B. Relacionado con la tarea de almacenamiento y retiro
C. Encontrar relación entre 2 entradas consecutivas
D. Todo lo anterior
7: ¿Qué es la plasticidad en las redes neuronales?
A. El patrón de entrada se ha vuelto estático
B. El patrón de entrada sigue cambiando
C. El patrón de salida sigue cambiando
D. Ninguna de las anteriores
8: ¿La transmisión de señal en Synapse es A?
A. Proceso quimico
B. Proceso físico
C. Proceso químico y físico
D. Ninguna de las anteriores
9: ¿Las operaciones en las redes neuronales pueden realizar qué tipo de operaciones?
A. Paralelo
B. De serie
C. Tanto paralelo como serial
D. Ninguna de las anteriores
10: Una red neuronal es una red o circuito de neuronas.
A. Verdadero
B. FALSO
11: Las redes neuronales se pueden usar en diferentes campos. como -
A. Clasificación
B. Procesamiento de datos
C. Compresión.
D. Todo lo anterior
12: ¿Cuáles son los tipos de redes neuronales?
A. Red neuronal de avance
B. Red neural de las funciones de base radial (RBF)
C. Red neuronal recurrente
D. Todo lo anterior
13: ¿Cuál de las siguientes opciones no es la desventaja de la red neuronal recurrente?
A. Entrenar un RNN es una tarea bastante desafiante
B. Las entradas de cualquier longitud se pueden procesar en este modelo.
C. La explosión y la desaparición de gradiente es común en este modelo.
D. No puede procesar secuencias muy largas si usa 'Tanh' o 'Relu' como una función de activación
14: Las redes neuronales consisten en neuronas artificiales que son similares al modelo biológico de las neuronas.
A. Verdadero
B. FALSO
15: ¿En qué tipo de red neuronal, los datos se agrupan en función de su distancia desde un punto central?
A. Red neuronal de convolución
B. Red neuronal recurrente
C. Red neuronal modular
D. Funciones de base radial Red neuronal
16: La red neuronal modular (MNN) es una red neuronal que tiene .......... ramas principales.
A. 2
B. 4
C. 6
D. 8
17: Las redes neuronales artificiales son las simulaciones de inspiración biológicamente realizada en la computadora para realizar ciertas tareas específicas como
A. Agrupación
B. Clasificación
C. Reconocimiento de patrones
D. Todo lo anterior
18: ¿Cuál de las siguientes arquitecturas de redes neuronales utilizadas para el reconocimiento de patrones?
A. Perceptrón de múltiples capas
B. Kohonen som
C. Red de función de base radial
D. Todo lo anterior
19: ¿Cuáles son las ventajas de las redes neuronales?
A. Se puede realizar sin ningún problema
B. Se puede implementar en cualquier aplicación.
C. Una red neuronal aprende y la reprogramación no es necesaria
D. Todo lo anterior
20: ......... Los tipos de métodos se utilizan para implementar hardware para redes neuronales.
A. 2
B. 3
C. 4
D. 5
21: Un _____ mide el tiempo que toma un paquete para procesar un cierto número de transacciones.
A. Punto de referencia
B. Parámetro
C. Middleware
22: ¿Cuáles son algunos de los campos que el debate sobre la inteligencia abarca?
A. Ciencia cognitiva, lingüística
B. Neurobiología, genética
C. Ciencia cognitiva
D. Genética, neurociencia
E. Filosofía, psicología, sociología
23: ¿Qué ha estado tratando de hacer la ciencia durante décadas?
A. Romper la velocidad de la luz
B. Crear una nueva forma de vida
C. Inteligencia imitadora
D. Cambiar el clima
E. Crear una máquina del tiempo
24: ¿Cómo son los sistemas de IA que reaccionan y (parecen) razones sobre ellos mismos y el mundo que los rodea?
A. Aprendizaje automático
B. Superinteligencia
C. Inteligencia general artificial
D. Robótica
E. Inteligencia artificial
25: ¿Cuál es la tarea de mostrar las entradas y salidas de un problema a un algoritmo?
A. Análisis de los datos
B. Depuración
C. Aprendizaje automático
D. Pruebas
26: ¿Qué pasos están involucrados entre letras y fluidez?
A. Práctica
B. Fonética
C. Varios
D. Fonología
E. Vocabulario
27: Aprender a leer oraciones completas es un ejemplo de ¿qué tipo de aprendizaje?
A. Aprendizaje estructurado
B. Aprendizaje asociativo
C. Aprendizaje profundo
D. Aprendizaje de animales
E. Mediocridad trascendente
28: ¿Cuál es el estudio de los datos?
A. Matemáticas
B. Estadísticas
C. Ciencia cognitiva
D. Ciencia de los datos
29: ¿Cuál es otro error común sobre la ciencia de datos?
A. Que todos los científicos de datos son expertos en estadísticas
B. Que todos los científicos de datos usan las mismas herramientas y técnicas
C. Que dl y ds son las mismas cosas
D. Que la ciencia de datos es un desarrollo reciente
E. Que los científicos de datos solo pueden cruzar números
30: ¿Qué término generalmente se refiere al análisis exploratorio?
A. Procesamiento de datos
B. Análisis de los datos
C. Análisis predictivo
D. Análisis
31: ¿Qué significa NN?
A. Nodo de red
B. Red neuronal
C. Neuro
D. Red neuronal artificial
32: ¿Qué hace una capa?
A. Agrega estructura a los datos
B. Reduce el tamaño de una estructura de datos
C. Contiene los resultados de una operación
D. Proporciona una forma de agrupar datos
E. Define una operación que toma algunas entradas, algunos parámetros y produce un conjunto de salidas
33: ¿Cuál es la capa que recibe un vector y la multiplica por una matriz?
A. Capa convolucional
B. Red neuronal convolucional
C. Capa totalmente conectada
D. Capa densa
34: ¿Cómo se llama la capa densa?
A. Un líquido que se hunde hacia el fondo porque tiene más masa que agua
B. Una capa de neuronas en la corteza de una computadora
C. Es la capa que recibe un vector (entrada) y lo multiplica por una matriz (parámetros), produciendo otro vector (salidas).
D. Un conjunto de partículas elementales en una sustancia.
E. Una capa delgada intercalada entre dos capas más densas.
35: ¿Un sistema lineal es fácil de qué?
A. Analizar
B. Predecir
C. Resolver
D. Estudiar
E. Resolución de problemas
36: ¿Por qué un sistema no es lineal?
A. Es imposible replicar el patrón original
B. Cuando sus partes están entrelazadas como un complejo todo
C. Es difícil predecir el resultado de un cambio
D. Cuando hay retroalimentación entre las piezas
E. Cuando sus componentes no están bien coincidentes
37: ¿Qué es un sistema que no es lineal?
A. Una ecuación
B. Un acorde
C. Un complejo todo
D. Un programa de computadora
E. Un ordenador
38: ¿Qué significa la palabra "activación"?
A. Proceso
B. Función
C. Evento
D. Creación
E. Mejora
39: ¿A falta de lo que se define como Relu (x) = max (0, x)?
A. Valor absoluto
B. Unidad lineal
C. Max absoluto
D. Regresión lineal
E. Unidad lineal rectificada
40: ¿Cómo se define una función RELU?
A. Relu (x) = max (0, x)
B. Relu (x) = -1
C. Relu (x) = 0
D. Relu (x) = 1 - x
41: ¿Cuál es el propósito de las no linealidades?
A. Para producir señales que sean diferentes de las estándar
B. Para generar energía
C. Pegamento que crea un modelo poderoso a partir de partes ordinarias
D. Para evitar que una máquina sea excesiva
E. Para hacer una parte que pueda cambiar su forma
42: ¿Quién creó el modelo Perceptron?
A. Marvin Minsky
B. Frank Rosenblatt
C. Gordon Moore
43: ¿En qué año se creó el perceptrón?
A. 1946
B. 1960
C. 1958
D. 1959
E. 1949
44: ¿Cuál es un tipo de matemáticas que se pueden realizar en la entrada de muchos perceptrones a la vez?
A. Capa densa
B. Capa convolucional
C. Capa totalmente conectada
45: ¿Cuántas capas se pueden crear alimentando una capa densa en otra?
A. Cuatro
B. Dos
C. Tres
D. Seis
46: ¿Qué define un modelo como una operación?
A. Estadísticas
B. Operaciones de matriz
C. Pesos
D. Medio
E. Dimensiones
47: ¿Qué término describe el proceso real de aprender en sí mismo?
A. Aprendiendo
B. Educación
C. Capacitación
48: ¿Cuál es una función que mide la "equivocación" de un modelo?
A. Adaptar
B. Pérdida
C. Exactitud
49: ¿Qué indica "∇l"?
A. Una función compleja de una variable real
B. Cómo cambia la pérdida a medida que θ cambia
C. La derivada de la función de pérdida
D. Un campo vectorial en r
E. El gradiente de la función de pérdida
50: ¿Para qué entramos normalmente nuestro modelo?
A. Cientos a miles de épocas
B. Miles de decenas de miles de épocas
C. Menos de 10 épocas
D. Decenas a cientos de épocas
51: ¿Cuánto tiempo duran las épocas?
A. Miles a millones
B. Decenas a cientos de
C. Cientos a miles
52: ¿La versión completa de Backpropagation tiene la complejidad adicional de que cada capa tiene su propia qué?
A. Producción
B. Función de activación
C. Error
D. Degradado
53: ¿Qué porcentaje de tiempo usa la gente a Adam?
A. 25%
B. 50%
C. 95%
54: ¿Qué el 95% del tiempo usa la gente?
A. Víspera
B. Nosotros
C. Adam
D. I
E. Tierra
55: La tasa de aprendizaje es a menudo un parámetro de qué?
A. Modelo
B. Algoritmo
C. Optimizador
D. Método
56: ¿Cuál es el nombre del parámetro utilizado para ajustar la velocidad a la que el algoritmo actualiza pesos durante el entrenamiento?
A. Impulso
B. Exactitud
C. Inclinación
D. Tasa de aprendizaje
E. Descomposición de peso
57: ¿Cuántos ejemplos se pueden dividir en dieciséis lotes de 64 elementos?
A. Mil
B. Centenar
C. Diez mil
D. Diez
E. Dieciséis mil
58: ¿En qué se dividen los lotes nuestros ejemplos?
A. Dieciséis
B. Cuatro
C. Diez
D. Ocho
59: ¿Cuál es un tipo de red neuronal que tiene muchos nombres diferentes?
A. Redes neuronales convolucionales
B. Redes de memoria a corto plazo
C. Máquinas Boltzmann restringidas
D. Redes neuronales recurrentes
E. Redes neuronales recursivas
60: ¿Cuál es otro término para las redes neuronales convolucionales?
A. Núcleos convolucionales
B. Redes neuronales
C. Redes neuronales convolucionales
D. Capa convolucional
E. Convoluciones
61: ¿Qué término ni siquiera discutimos?
A. Función
B. Función de pérdida
C. Fuente
D. Mejoramiento
E. Hundir
62: ¿En qué momento una red absorbe el estado absorbente?
A. Tiempo aleatorio
B. Tiempo grande
C. Instantáneo
D. Después de que se crea la red
E. Hora de finalización
63: ¿A qué responden las neuronas?
A. Desactivar
B. Excitar
C. Activar
D. Estimular
E. Proteger
64: ¿Cómo se activa una neurona?
A. Hacer que una neurona dispare
B. Tomar una decisión
C. Hacer que una neurona responda
D. Para aumentar la actividad de una neurona
E. Para enviar un mensaje
65: ¿Cuál es la cantidad de potencial eléctrico que llega a una neurona?
A. La cantidad total
B. Corriente alterna
C. La cantidad promedio
D. La cantidad neta
E. Corriente continua
66: ¿Cómo se llaman los coeficientes adaptativos?
A. Un valor numérico que describe qué tan bien una máquina puede generalizarse de un ejemplo a otro
B. Un tipo de filtro que ayuda a mejorar la calidad de la imagen
C. Un umbral que define el número mínimo de ejemplos necesarios para que una clasificación sea precisa
D. Una función matemática que ayuda a predecir eventos futuros
E. Pesos que pueden ser modificados por una de una gama de reglas de aprendizaje
67: ¿Cuál es el nombre de un tipo de red que se puede capacitar para resolver una tarea determinada?
A. Red totalmente conectada
B. Red adaptativa
C. Red convolucional
D. Red neuronal recurrente
68: ¿Cuál es un ejemplo común de una red adaptativa?
A. Clasificación de contenido de mensajes de correo electrónico en categorías
B. Detectar actividad fraudulenta en un servidor web
C. Clasificación de datos en grupos mutuamente excluyentes
D. Separar patrones visuales en dos o más clases
E. Detectar cambios en una red a lo largo del tiempo
69: ¿Cuál es la forma de conexión de las neuronas para hacer una red neuronal específica?
A. Función
B. Transmisión
C. Sinapsis
D. Conexión
E. Arquitectura
70: ¿Qué significa la palabra arquitectura?
A. Un plan o modelo para organizar los elementos de una obra de arte
B. El arte de diseñar y construir edificios
C. El estudio o la aplicación de la estructura de las cosas
D. La forma de conexión de las neuronas para hacer una red neuronal específica
71: ¿Qué es una red que da una determinada salida para una entrada dada?
A. Red asociativa
B. Red congruente
C. Red comunitaria
D. Red de codificadores de codificadores
E. Red social
72: ¿Cuál es una propiedad de las redes asociativas?
A. Capacidad para encontrar el camino más corto entre dos puntos
B. Capacidad para asociar diferentes entradas con diferentes salidas
C. Capacidad para representar múltiples entradas como una salida única
D. Capacidad para mapear la entrada en la salida
E. Uno que da una determinada salida para una entrada dada
73: ¿Cuál es el posible resultado de la salida de una red asociativa para una entrada dada?
A. Una salida aleatoria
B. Un conjunto de todas las salidas
C. Una determinada salida
D. Ninguna salida
E. Una lista vacía
74: ¿Qué tipo de neurocomputadoras no se centran por completo en una parte de una entrada?
A. Computadoras prototipo
B. Procesal
C. Atencional
D. Redes neuronales
E. Autónomo
75: ¿Qué puede procesar una parte de una entrada?
A. Procesamiento natural del lenguaje
B. Redes adversas generativas
C. Una computadora con un escáner
D. Brazos mecánicos
E. Neurocomputadoras atencionales
76: ¿Qué proporciona una red?
A. Capacidad para compartir datos
B. Capacidad para compartir recursos
C. Patrón de entrada ruidoso
D. Comunicación defectuosa
E. Recursos redundantes
77: ¿Cuál es el proceso de permitir el error entre la salida y la salida deseada que se transporta a través de una red de avance para permitir la actualización de pesos en las neuronas ocultas?
A. Propagación de retroceso de error
B. Actualización de peso
C. Propagación de error de fondo
D. Ajuste de peso
E. Error de corrección
78: ¿Qué tipo de error podría propagarse a través de la red?
A. Error de transmisión
B. Error de consenso
C. Error de pérdida de datos
D. Error de reenvío
E. Back-error
79: ¿Una línea de sesgo es un término que permite qué?
A. Identificación de la respuesta de la neurona
B. Identificación del umbral de neurona
C. Determinar la ubicación de una neurona
D. Identificación de la ubicación de la neurona
E. Determinación del nivel de activación de neuronas
80: ¿Qué línea permite la identificación del umbral de la neurona como peso en una entrada constante especial?
A. Línea de salida
B. Línea de entrada de neuronas
C. Línea de sesgo
D. Línea de entrada
E. Línea de sensibilización
81: ¿A qué responde una neurona de decisión binaria?
A. Su señal de entrada
B. La resistencia de su señal de entrada
C. Su actividad total
D. La diferencia entre su entrada y salida
E. El promedio de su entrada y salida
82: ¿Cuál es la salida de una neurona umbral si está activa?
A. 1
B. 0
C. 0.5
D. -1
83: ¿Qué indica la salida binaria de una neurona umbral?
A. La neurona es estimulada por una cierta frecuencia
B. Ya sea 0 (inactivo) o 1 (activo)
C. Si cierta neurona está disparando o no
D. Si se está procesando o no cierto estímulo
E. La neurona es
84: Si la salida de una neurona está activa, ¿cuál es el valor de un vector bipolar si la neurona no está en un circuito?
A. 0
B. + 1
C. -1
85: Si una neurona tiene un vector bipolar, ¿qué significa?
A. Puede disparar un +1 o un -1
B. La neurona está disparando señales positivas y negativas
C. Ya sea -1 (inactivo) o + 1 (activo)
D. Puede disparar a +1 o -1
E. La neurona solo está disparando una señal
86: ¿Cuál es el algoritmo utilizado para aprender la distribución de probabilidad en un conjunto de entradas mediante cambios de peso utilizando respuestas ruidosas?
A. Descenso de gradiente
B. Máquina Boltzmann
C. Estimador de entropía máxima
D. Máquinas de vectores soporte
E. Inferencia bayesiana
87: ¿Qué es una "máquina Boltzmann" un algoritmo para el aprendizaje?
A. La distribución de probabilidad en un conjunto de
B. Un programa informático que predice el valor de una variable aleatoria
C. Una máquina que calcula la probabilidad de resultados de un conjunto de
D. Un algoritmo de aprendizaje que utiliza la distribución de Boltzmann para
88: ¿Cuál es un ejemplo de una red neuronal que se puede capacitar para aprender dígitos o letras?
A. Reconocimiento de texto
B. Reconocimiento de oraciones
C. Reconocimiento de voz
D. Reconocimiento de personajes
E. Reconocimiento de imagen
89: ¿Cómo se llama al entrenar a las neuronas en cierto orden?
A. Aprendizaje repetitivo
B. Aprendizaje procesal
C. Aprendizaje competitivo
D. Aprendizaje asociativo
90: ¿Aprender a una entrada significa aumentar la entrada de qué neurona?
A. Neuronas en la corteza somatosensorial
B. Neuronas en el lóbulo frontal
C. Neuronas que disparan con mayor frecuencia
D. Mas activo
91: ¿Cuál es el nombre del parámetro que se usa para dar más o menos importancia a una entrada proveniente de otro?
A. Peso de entrada
B. Peso de salida
C. Umbral de conexión
D. Peso de conexión
92: ¿Cuál es la regla donde los pesos se cambian proporcionalmente a la diferencia entre la salida real y la salida deseada?
A. Ley de los rendimientos decrecientes
B. Regla delta
C. Regla cuadrática
D. Regla lineal
E. Regla de Cobb-Douglas
93: ¿Qué proceso permite un aumento en la superficie de una neurona?
A. Dendritas
B. Neuronas
C. Sinapsis
94: ¿Cuál es el almacenamiento de información en una red neuronal de una manera que depende de la distribución de los pesos de conexión en la red?
A. Almacenamiento distribuido
B. Almacenamiento centralizado
C. Almacenamiento local
95: ¿De qué depende el almacenamiento de información en las redes neuronales?
A. Número de neuronas en la red
B. Distribución de pesos de conexión en la red
C. Tipo de neuronas en la red
D. Número de capas en la red
E. Número de puntos de datos de entrenamiento
96: ¿Qué es un estado de red neuronal?
A. La asignación numérica de una cantidad que indica la estabilidad de un neural
B. El resultado de un algoritmo de inteligencia artificial
C. El nivel de activación de una unidad de red neuronal
D. La suma total de los pesos de todas las neuronas en una red neuronal
E. La salida de una red neuronal
97: ¿Qué significa "la asignación numérica de una cantidad que indica la estabilidad de un estado neto neural"?
A. Descenso de gradiente
B. Gradiente de error
C. Función de energía
D. Función de error
98: ¿Cómo se llama la superficie de error?
A. La superficie en el espacio de las neuronas
B. La superficie en el espacio de las funciones de activación
C. La superficie en el espacio de los errores de gradiente
D. La superficie en el espacio de los pesos de la conexión
E. La superficie en el espacio de las estimaciones de error
99: En el espacio de los pesos de conexión, ¿cuál es la superficie de error?
A. La función de error
B. Una curva
C. La superficie de sensibilidad
D. Un conjunto de puntos
E. La superficie
100: ¿Qué tipo de peso se agrega a las entradas excitatorias para que aumente la actividad sumada de la neurona?
A. No se agrega peso
B. Negativo
C. Positivo
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