Redes Neuronales IA - Nivel Medio

Froggy Jumps

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Conceptos clave de redes neuronales

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Javier Pv

Ecuador

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Froggy Jumps Redes Neuronales IA - Nivel MedioOnline version Conceptos clave de redes neuronales by Javier Pv 1 ¿Qué es una neurona artificial? a Una base de datos b Una unidad de procesamiento que imita una neurona biológica. c Un algoritmo de búsqueda 2 ¿Qué estructura compone una red neuronal feedforward? a Capas de memoria y salida b Capas de entrada, ocultas y salida c Un solo módulo de procesamiento 3 ¿Qué función de activación se usa comúnmente para introducir no linealidad? a ReLU b Función lineal c Softmax 4 ¿Qué describe el descenso del gradiente? a Normalizar datos b Clusterizar muestras c Minimizar la función de coste ajustando pesos 5 ¿Qué hace la retropropagación (backprop) en una red? a Propaga la entrada sin cambios b Calcula la precisión del modelo c Actualiza pesos mediante derivadas de la pérdida 6 ¿Qué es overfitting? a Cuando el modelo aprende el ruido y no generaliza b Cuando la precisión es alta en entrenamiento c Cuando el modelo es demasiado simple 7 ¿Qué es un perceptrón? a La neurona más simple de una red, con salida binaria b Una función de pérdida c Una capa de atención 8 ¿Qué es una capa oculta? a Capa de entrada b Capa entre entrada y salida que procesa características c Capa de salida 9 ¿Qué tipo de red es buena para datos secuenciales? a Autoencoders b Redes feedforward c Redes neuronales recurrentes (RNN) 10 ¿Qué función de coste suele usarse para clasificación binaria? a Error cuadrático medio b Precisión c Entropía cruzada binaria

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Conceptos clave de redes neuronales

by Javier Pv

¿Qué es una neurona artificial?

Una base de datos

Una unidad de procesamiento que imita una neurona biológica.

Un algoritmo de búsqueda

¿Qué estructura compone una red neuronal feedforward?

Capas de memoria y salida

Capas de entrada, ocultas y salida

Un solo módulo de procesamiento

¿Qué función de activación se usa comúnmente para introducir no linealidad?

ReLU

Función lineal

Softmax

¿Qué describe el descenso del gradiente?

Normalizar datos

Clusterizar muestras

Minimizar la función de coste ajustando pesos

¿Qué hace la retropropagación (backprop) en una red?

Propaga la entrada sin cambios

Calcula la precisión del modelo

Actualiza pesos mediante derivadas de la pérdida

¿Qué es overfitting?

Cuando el modelo aprende el ruido y no generaliza

Cuando la precisión es alta en entrenamiento

Cuando el modelo es demasiado simple

¿Qué es un perceptrón?

La neurona más simple de una red, con salida binaria

Una función de pérdida

Una capa de atención

¿Qué es una capa oculta?

Capa de entrada

Capa entre entrada y salida que procesa características

Capa de salida

¿Qué tipo de red es buena para datos secuenciales?

Autoencoders

Redes feedforward

Redes neuronales recurrentes (RNN)

¿Qué función de coste suele usarse para clasificación binaria?

Error cuadrático medio

Precisión

Entropía cruzada binaria

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¿Qué función de activación se usa comúnmente para introducir no linealidad?

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¿Qué es overfitting?

¿Qué es un perceptrón?

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¿Qué tipo de red es buena para datos secuenciales?

¿Qué función de coste suele usarse para clasificación binaria?

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