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L5 - Redes NARX

Total questions: 10

Worksheet time: 5mins

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1.

¿Qué significa NARX?

a)

Neural Adaptive Regression X

b)

Nonlinear AutoRegressive with eXogenous input

c)

Nonlinear Approximation Recursive X

d)

Neural AR with eXtension

2.

¿Qué representa “exogenous” en NARX?

a)

Ruido

b)

Salida pasada

c)

Entrada externa

d)

Retardo

3.

¿Qué modela un NARX?

a)

Dinámica no lineal

b)

Ruido del sensor

c)

Señal estacionaria

d)

Gráficas de error

4.

¿Qué tipo de red usa el modelo NARX?

a)

Recurrente

b)

Convolucional

c)

Autoencoder

d)

Feed-forward con retroalimentación

5.

¿Qué función suele tener la capa oculta?

a)

Lineal

b)

ReLU

c)

Sigmoidal

d)

Tangente

6.

¿Qué métrica mide el desempeño del modelo?

a)

MSE

b)

RMSE

c)

MAE

d)

R2

7.

En el análisis residual, ¿cómo debe verse la autocorrelación del error de predicción?

a)

Todos distintos de cero

b)

Creciente con el tiempo

c)

Casi todos cero excepto en τ=0

d)

Negativa

8.

Función de activación en la capa de salida de una red NARX

a)

Lineal

b)

Sigmoidal

c)

ReLU

d)

Tangente.

9.

En el análisis residual, ¿cómo debe verse la correlación cruzada entrada-error?

a)

Casi cero en todos los retardos

b)

Creciente

c)

Negativa

d)

Aleatoria

10.

Método de entrenamiento más usado:

a)

Levenberg–Marquardt

b)

Gradiente Descendente

c)

Regularización Bayesiana

d)

Resilient Backpropagation