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ia genetica y RL

Total questions: 8

Worksheet time: 4mins

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1.

. ¿Qué representa un “individuo” en el contexto del Algoritmo Genético aplicado a redes

a)

a) Una capa convolucional

b)

b) Una arquitectura fija de red

c)

c) Un conjunto de pesos y biases

d)

d) Una secuencia de recompensas

2.

¿Qué técnica necesita el cálculo de derivadas y backpropagation?

a)

Algoritmo genético

b)

Reinforcement learning

c)

Ambos

d)

Ninguno

3.

¿Cuál de las siguientes es una ventaja de usar un Algoritmo Genético?

a)

a) Optimiza con menor uso de RAM

b)

b) No necesita derivadas ni gradientes

c)

c) Utiliza menos individuos en cada episodio

d)

d) Aprende únicamente por backpropagation

4.

¿Por qué se preprocesan los frames del juego antes de pasarlos a la red neuronal?

a)

a) Para evitar el sobreentrenamiento

b)

b) Para reducir el tamaño y eliminar ruido visual innecesario

c)

c) Para convertir imágenes a blanco y negro únicamente

d)

d) Porque SDL no acepta colores

5.

¿Qué representa la variable Rₜ en el aprendizaje por refuerzo?

a)

a) El número total de episodios

b)

b) El reward acumulado descontado desde el paso t

c)

c) El porcentaje de aciertos de la red

d)

d) El número de frames saltados

6.

El crossover genético puede realizarse intercambiando partes de los vectores de pesos entre dos individuos.

a)

VERDADERO

b)

FALSO

7.

En el enfoque híbrido, los pesos se actualizan únicamente usando mutación aleatoria.

a)

VERDADERO

b)

FALSO

8.

Usar CUDA permite reducir significativamente el tiempo de ejecución del forward y backward de una red neuronal.

a)

VERDADERO

b)

FALSO