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HO - 37 Describe la estructura de una red neuronal artificial

Total questions: 20

Worksheet time: 3mins

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1.

¿Cuál es la estructura básica de una red neuronal artificial?

a)

Una sola neurona

b)

Capas de entrada, ocultas y salida

c)

Solo conexiones sinápticas

d)

Funciones matemáticas aisladas

2.

¿Qué elemento conecta a las neuronas artificiales en una red neuronal?

a)

Axones

b)

Pesos

c)

Dendritas

d)

Sinapsis

3.

¿Qué parte de la red recibe los datos de entrada?

a)

Capa oculta

b)

Capa de salida

c)

Capa de entrada

d)

Función de transferencia

4.

¿Qué función cumplen las capas ocultas en una red neuronal?

a)

Generar la salida final

b)

Procesar la información

c)

Almacenar los datos

d)

Filtrar los datos

5.

¿Qué parte de la red produce el resultado final?

a)

Capa de entrada

b)

Capa de salida

c)

Neuronas ocultas

d)

Pesos

6.

¿Qué representa el “peso” en una red neuronal artificial?

a)

El color de la neurona

b)

La importancia de la conexión

c)

La velocidad de procesamiento

d)

La cantidad de entradas

7.

¿Quién desarrolló el perceptrón en los años 50-60?

a)

Alan Turing

b)

Warren McCulloch

c)

Frank Rosenblatt

d)

Walter Pitts

8.

¿Cuál es la unidad básica en las redes neuronales artificiales?

a)

Sinapsis

b)

Neurona biológica

c)

Elemento procesador (PE)

d)

Axón

9.

¿Qué parte de la neurona biológica recibe señales?

a)

Axón

b)

Núcleo

c)

Dendritas

d)

Sinapsis

10.

¿Qué parte de la neurona biológica transmite la señal de salida?

a)

Axón

b)

Dendrita

c)

Sinapsis

d)

Núcleo

11.

¿Cómo se llama la unión entre el axón de una neurona y las dendritas de otra?

a)

Axoplasma

b)

Membrana

c)

Sinapsis

d)

Núcleo

12.

En una red neuronal artificial, ¿qué hace la función de transferencia?

a)

Multiplica los pesos

b)

Modifica la suma de entradas

c)

Elimina conexiones

d)

Almacena datos

13.

¿Qué nombre recibe la capa que mantiene la respuesta de la red?

a)

Capa de salida

b)

Capa de entrada

c)

Capa oculta

d)

Capa buffer

14.

¿Cómo funciona un perceptrón?

a)

Toma varias entradas binarias y genera una salida binaria

b)

Solo calcula promedios

c)

Procesa únicamente texto

d)

Funciona sin pesos

15.

¿Qué expresan los pesos w1, w2, w3… en un perceptrón?

a)

El número de neuronas

b)

La importancia de cada entrada

c)

El valor de la salida

d)

La cantidad de capas

16.

¿Qué determina si una neurona artificial se activa o no?

a)

El tamaño de la capa

b)

Un valor de umbral

c)

El número de sinapsis

d)

La velocidad del procesador

17.

¿Qué significa ANN?

a)

Artificial Neural Network

b)

Advanced Numeric Node

c)

Artificial Numeric Neuron

d)

Applied Neural Network

18.

¿Qué se obtiene al variar los pesos y el umbral en un perceptrón?

a)

Diferentes modelos de decisión

b)

Una única salida fija

c)

Reducción de capas

d)

Mayor número de entradas

19.

¿Qué son las capas ocultas en una red neuronal?

a)

Capas que almacenan información

b)

Capas intermedias que procesan datos

c)

Capas conectadas directamente con el exterior

d)

Capas sin función específica

20.

¿Qué analogía existe entre las sinapsis biológicas y las redes neuronales artificiales?

a)

Ambas dependen de la energía eléctrica

b)

La eficacia de la conexión puede modificarse con el aprendizaje

c)

Ambas funcionan sin entradas

d)

Ambas son estáticas e invariables