
Redes Neuronales
Authored by Jimena Cruz
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10 questions
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué garantiza el teorema de aproximación universal respecto a un MLP con una sola capa oculta?
Puede aprender cualquier conjunto de datos perfectamente si tiene muchas épocas
Puede aproximar cualquier función lineal sin importar la cantidad de neuronas
Puede aproximar cualquier función continua si tiene suficientes neuronas en la capa oculta
Puede clasificar perfectamente cualquier conjunto no lineal si tiene varias capas ocultas
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuál de las siguientes funciones de activación es más común en capas ocultas hoy en día?
Sigmoid
Tanh
Softmax
ReLU
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué técnica se usa para actualizar los pesos durante el entrenamiento de un MLP?
Max pooling
Backpropagation
PCA
Regularización L1
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué representa el “learning rate”?
La cantidad de datos por época
El tamaño de la red neuronal
La velocidad con la que se actualizan los pesos
El número de capas ocultas
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué problema puede causar la función sigmoide en redes profundas?
Causa saturación y gradientes muy pequeños
Aumenta la varianza de los pesos
Requiere normalización explícita
Solo funciona con clasificación multiclase
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuál es la salida esperada de un MLP con función softmax en la capa final?
Un número real
Una distribución de probabilidades
Un vector binario
Un valor booleano
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuál de las siguientes es una métrica interna que podría usarse para evaluar un clustering no supervisado, no un MLP?
Accuracy
Cross-entropy
MSE
Silhouette score
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