13QZ02_01_Deep Learning Introducción

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta sobre la función de activación sigmoide?

• Siempre produce salidas negativas.

• Produce salidas entre -1 y 1.

• Produce salidas entre 0 y 1.

• No tiene límite superior en sus salidas.

¿Qué representa un sesgo en una neurona artificial?

• La cantidad de neuronas en la capa oculta.

• Un valor que se suma a la entrada ponderada para ajustar la salida.

• La función de activación utilizada.

• La tasa de aprendizaje del modelo.

¿Qué es el Deep Learning?

• Una técnica de programación orientada a objetos.

• Un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con muchas capas.

• Un algoritmo de ordenación de datos.

• Una técnica de compresión de archivos.

¿Cuál es una característica de la función de activación Tanh?

• Produce salidas entre 0 y 1.

• Penaliza valores negativos.

• Produce salidas entre -1 y 1.

• Es una función lineal.

¿Cuál fue la contribución principal de Frank Rosenblatt en el campo de las redes neuronales?

• Desarrolló el algoritmo de retropropagación.

• Creó el modelo de neuronas de McCulloch-Pitts.

• Desarrolló el perceptrón.

• Introdujo la función de activación ReLU.

¿Cuál es la función principal de una capa de salida en una red neuronal?

• Realizar cálculos intermedios con las entradas.

• Generar la predicción final del modelo.

• Ajustar los pesos de las neuronas.

• Normalizar los datos de entrada.

¿Qué es la activación sigmoide?

• Siempre produce salidas negativas.

• Produce salidas entre -1 y 1.

• Produce salidas entre 0 y 1.

• No tiene límite superior en sus salidas.

¿Qué es una función de propagación en una neurona artificial?

• Una función que ajusta los pesos de las conexiones.

• Una función que calcula la entrada neta a partir de las entradas ponderadas.

• Una función que determina la salida de la neurona.

• Una función que divide los datos en lotes.

¿Qué es el aprendizaje supervisado?

• Un método en el que los modelos se entrenan sin etiquetas.

• Un método que utiliza datos etiquetados para entrenar el modelo.

• Una técnica para reducir la dimensionalidad de los datos.

• Un algoritmo de clustering.

¿Quién es Geoffrey Hinton?

• Un físico famoso.

• Un matemático especializado en teoría de números.

• Un investigador destacado en redes neuronales y aprendizaje profundo.

• Un ingeniero de software en Google.