Tema 2: IA para Robótica
17 Questions
0 Views

Choose a study mode

Play Quiz
Study Flashcards
Spaced Repetition
Chat to lesson

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

Cul es el objetivo principal del aprendizaje por refuerzo?

  • Maximizar una seal de recompensa numrica (correct)
  • Segmentar una imagen
  • Clasificar objetos en una imagen
  • Detectar objetos en una imagen
  • Cul es la diferencia entre un agente y un entorno en el aprendizaje por refuerzo?

  • Un agente es la recompensa y el entorno es la accin del agente
  • Un agente es el modelo a desarrollar y el entorno es el escenario fsico sobre el que acta (correct)
  • Un agente es la accin y el entorno es la recompensa
  • Un agente es el escenario fsico y el entorno es el modelo a desarrollar
  • Qu es un episodio en el aprendizaje por refuerzo?

  • Cada actuacin del agente sobre el entorno (correct)
  • Las caractersticas del entorno en un momento concreto
  • La recompensa que recibe el agente
  • El objetivo final que busca el agente
  • Cul es la principal diferencia entre el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje supervisado?

    <p>En el aprendizaje por refuerzo se usa deep learning, mientras que en el aprendizaje supervisado se usa machine learning</p> Signup and view all the answers

    Cul es la principal aplicacin de las redes neuronales convolucionales (CNN) en visin por computador?

    <p>Todas las anteriores</p> Signup and view all the answers

    Cul es el objetivo principal del aprendizaje por refuerzo cuando no se tienen datos de entrenamiento?

    <p>Aprender por prueba y error</p> Signup and view all the answers

    Cul es la principal ventaja del aprendizaje por refuerzo sobre el aprendizaje supervisado?

    <p>En el aprendizaje por refuerzo se puede aprender sin datos de entrenamiento</p> Signup and view all the answers

    Cuál es el propósito principal del algoritmo de retropropagación (backpropagation) en el entrenamiento de redes neuronales?

    <p>Actualizar los pesos de las conexiones entre neuronas para minimizar el error de salida</p> Signup and view all the answers

    Cuál de las siguientes afirmaciones sobre las redes neuronales profundas (deep learning) es correcta?

    <p>Pueden modelar relaciones complejas entre las variables de entrada y salida</p> Signup and view all the answers

    En el proceso de entrenamiento de una red neuronal, qué representa la función de pérdida o función de costo?

    <p>La diferencia entre las salidas predichas y las salidas deseadas</p> Signup and view all the answers

    Qué es esencial para que el algoritmo de retropropagación funcione correctamente en una red neuronal?

    <p>Que las funciones de activación de las neuronas sean continuas y derivables</p> Signup and view all the answers

    Cuál de las siguientes técnicas se utiliza comúnmente en el aprendizaje profundo (deep learning) para mejorar el rendimiento y evitar el sobreajuste?

    <p>Regularización</p> Signup and view all the answers

    En el contexto de las redes neuronales, qué significa la expresión 'propagación hacia adelante' (forward propagation)?

    <p>El cálculo de las salidas de la red neuronal a partir de las entradas</p> Signup and view all the answers

    Cuál es la principal ventaja de utilizar redes neuronales profundas en comparación con redes neuronales poco profundas?

    <p>Pueden capturar características y patrones más complejos en los datos</p> Signup and view all the answers

    Durante el entrenamiento de una red neuronal, qué papel desempeña la tasa de aprendizaje?

    <p>Determina la magnitud de los cambios en los pesos de las conexiones</p> Signup and view all the answers

    Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la inicialización de pesos en una red neuronal es correcta?

    <p>Los pesos iniciales deben ser valores aleatorios pequeños</p> Signup and view all the answers

    En el contexto del aprendizaje profundo, qué se entiende por 'vanishing gradients' o gradientes desvanecientes?

    <p>Un problema en el que los gradientes se vuelven demasiado pequeños durante la retropropagación</p> Signup and view all the answers

    Use Quizgecko on...
    Browser
    Browser