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Parte 1 del cuestionario: Redes Neuronales y Conceptos Básicos de Aprendizaje Profundo

1. Introducción a las Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo (Capítulo 6)

¿Qué es un perceptrón en redes neuronales y cómo funciona?
- a) Un perceptrón es una red neuronal multicapa con múltiples funciones de activación.
- b) Un perceptrón es el tipo más simple de red neuronal, que consta de una sola capa que toma decisiones basadas en combinaciones lineales de las entradas.
- c) Un perceptrón es un algoritmo de aprendizaje profundo diseñado para tareas complejas de reconocimiento de patrones.
- d) Un perceptrón se utiliza solo en aprendizaje no supervisado para tareas de clustering.
¿Cuál de las siguientes NO es una técnica para reducir el sobreajuste en redes neuronales?
- a) Dropout
- b) Early Stopping
- c) Aumentar el número de capas
- d) Regularización L2
¿Cuál es el propósito de la función de activación softmax en la capa de salida de una red neuronal?
- a) Producir una salida binaria para tareas de clasificación.
- b) Mapear los valores de salida al rango [-1, 1].
- c) Generar probabilidades para problemas de clasificación multiclase.
- d) Minimizar la pérdida durante la retropropagación.

¿Qué es un perceptrón en redes neuronales y cómo funciona?
- a) Un perceptrón es una red neuronal multicapa con múltiples funciones de activación.
- b) Un perceptrón es el tipo más simple de red neuronal, que consta de una sola capa que toma decisiones basadas en combinaciones lineales de las entradas.
- c) Un perceptrón es un algoritmo de aprendizaje profundo diseñado para tareas complejas de reconocimiento de patrones.
- d) Un perceptrón se utiliza solo en aprendizaje no supervisado para tareas de clustering.
¿Cuál de las siguientes NO es una técnica para reducir el sobreajuste en redes neuronales?
- a) Dropout
- b) Early Stopping
- c) Aumentar el número de capas
- d) Regularización L2
¿Cuál es el propósito de la función de activación softmax en la capa de salida de una red neuronal?
- a) Producir una salida binaria para tareas de clasificación.
- b) Mapear los valores de salida al rango [-1, 1].
- c) Generar probabilidades para problemas de clasificación multiclase.
- d) Minimizar la pérdida durante la retropropagación.

¿Qué es un perceptrón en redes neuronales y cómo funciona?
- a) Un perceptrón es una red neuronal multicapa con múltiples funciones de activación.
- b) Un perceptrón es el tipo más simple de red neuronal, que consta de una sola capa que toma decisiones basadas en combinaciones lineales de las entradas.
- c) Un perceptrón es un algoritmo de aprendizaje profundo diseñado para tareas complejas de reconocimiento de patrones.
- d) Un perceptrón se utiliza solo en aprendizaje no supervisado para tareas de clustering.
¿Cuál de las siguientes NO es una técnica para reducir el sobreajuste en redes neuronales?
- a) Dropout
- b) Early Stopping
- c) Aumentar el número de capas
- d) Regularización L2
¿Cuál es el propósito de la función de activación softmax en la capa de salida de una red neuronal?
- a) Producir una salida binaria para tareas de clasificación.
- b) Mapear los valores de salida al rango [-1, 1].
- c) Generar probabilidades para problemas de clasificación multiclase.
- d) Minimizar la pérdida durante la retropropagación.

¿Qué es un perceptrón en redes neuronales y cómo funciona?
- a) Un perceptrón es una red neuronal multicapa con múltiples funciones de activación.
- b) Un perceptrón es el tipo más simple de red neuronal, que consta de una sola capa que toma decisiones basadas en combinaciones lineales de las entradas.
- c) Un perceptrón es un algoritmo de aprendizaje profundo diseñado para tareas complejas de reconocimiento de patrones.
- d) Un perceptrón se utiliza solo en aprendizaje no supervisado para tareas de clustering.
¿Cuál de las siguientes NO es una técnica para reducir el sobreajuste en redes neuronales?
- a) Dropout
- b) Early Stopping
- c) Aumentar el número de capas
- d) Regularización L2
¿Cuál es el propósito de la función de activación softmax en la capa de salida de una red neuronal?
- a) Producir una salida binaria para tareas de clasificación.
- b) Mapear los valores de salida al rango [-1, 1].
- c) Generar probabilidades para problemas de clasificación multiclase.
- d) Minimizar la pérdida durante la retropropagación.