Neural Network 1/2

En la imagen, X,W,Sumatorio e Y se corresponden con:

• fc combinación (x)

  entradas (w)

  pesos (SUM)

  fc activación (y)

• pesos (x)

  entradas (w)

  fc activación (SUM)

  fc combinación (y)

• entradas (x)

  pesos (w)

  fc activación (SUM)

  fc combinación (y)

• entradas (x)

  pesos (w)

  fc combinación (SUM)

  fc activación (y)

¿Qué no se puede realizar con una red neuronal formada por una única neurona, como la que se muestra en la figura?

• Clasificación entre dos conjuntos de datos linealmente separables

• Clasificación de los datos en más de dos categorías

• Estimación de un valor en función de decenas de predictores

• Estimar la combinación lineal de un conjunto de valores

En la siguiente matriz de confusión, ¿cuáles son los valores correctos de especificidad y sensibilidad?

• especificidad = 1

  sensibilidad = 0.625

• especificidad = 0.625

  sensibilidad = 1

• especificidad = 1

  sensibilidad = 1

• especificidad = 0.625

  sensibilidad = 0.625

¿Con cuantas neuronas se podría modelizar esta salida? Señala la respuestá correcta

• Con varias neuronas

• Con una única neurona y función de activación ReLU

• Con una única neurona porque sólo hay dos dimensiones en la gráfica

• No se puede modelizar este comportamiento

¿Cuáles de las siguientes funciones de activación pueden emplearse para resolver problemas de clasificación?

• Step, Linear, ReLU

• Step, Logistic, Linear

• ReLU, Sigmoid, Linear

• ReLU, Step, Logistic