Ejercicio 1 - Modelos neuronales, representaciones y conexi… · Memoria I Representació UB Banco de Preguntas de Examen: Parcial 2 por Temas

a. ¿Qué nivel explicativo focaliza su análisis en la arquitectura propia del circuito neuronal?

Solución: B) Neuronal

b. ¿Cuáles modelos computacionales operan como una abstracción simplificada del funcionamiento cerebral real?

Solución: B) De inspiración neuronal

c. ¿Cuál es el rasgo definitorio de las Redes Neuronales Artificiales (ANNs)?

Solución: C) Modelado y simulación de funciones cerebrales

d. ¿Qué clase de unidades neuronales responden con alta selectividad ante un estímulo singular concreto (como la fotografía de Jennifer Aniston)?

Solución: C) Neuronas concepto

e. ¿En qué consiste clínicamente la agnosia facial (prosopagnosia)?

Solución: C) Pérdida selectiva y específica de la capacidad para reconocer rostros

f. ¿Qué arquitectura conexionista efectúa la conversión de patrones ortográficos visuales a secuencias fonológicas en lectura?

Solución: A) NETtalk

g. ¿Bajo qué soporte se conservan las representaciones en el sistema de memoria a largo plazo según el enfoque conexionista?

Solución: B) Patrones de configuración y pesos sinápticos

h. ¿Qué denominación reciben las representaciones ligadas a la vivencia sensorial en tiempo real («aquí y ahora»)?

Solución: B) Representaciones actuales

i. ¿Qué procedimiento electrofisiológico registra la tasa de disparo de una unidad nerviosa individual bajo distintas condiciones?

Solución: A) Registro unitario (grabación de una sola célula)

j. ¿Qué tipo de código representacional favorece una alta agudeza para discriminar matices y particularidades sensoriales sutiles?

Solución: B) Representaciones distribuidas

k. ¿Cómo se conceptualiza un vector en el marco de la codificación neurocomputacional?

Solución: C) Una serie unidimensional y ordenada de valores numéricos

l. ¿Cuál es la función primordial que desempeñan los contactos sinápticos en la propagación de patrones de activación?

Solución: D) Modular, transformar y ponderar los patrones informativos

m. ¿Qué postulado central define la regla de aprendizaje asociativo formulada por Hebb?

Solución: B) La eficacia con la que la célula A activa a la neurona B se incrementa cuando ambas coactivan con persistencia

n. ¿Qué función de transferencia relaciona la entrada neta combinada con el nivel de salida de una unidad en un modelo neuronal básico?

Solución: A) Lineal

o. ¿Qué estructura de procesamiento de la vía visual subcortical participa en las etapas iniciales de la lectura?

Solución: A) NGL (Núcleo Geniculado Lateral)

p. ¿Qué modalidad de modelado de la adquisición del conocimiento fundamenta el aprendizaje en el reajuste continuado de las fuerzas de enlace sináptico?

Solución: C) Conexionista

q. En los modelos conexionistas de reconocimiento facial, ¿qué define el denominado espacio de estados?

Solución: B) El conjunto global multidimensional de patrones de activación posibles

r. ¿Qué unidades sensoriales responden con su tasa de disparo más elevada ante un rasgo elemental del estímulo para el que están sintonizadas?

Solución: D) Células detectoras de rasgos

s. ¿A través de qué mecanismo dinámico las representaciones latentes en memoria a largo plazo pasan al estado de representaciones actuales?

Solución: C) Por ejecución de operaciones sobre la matriz sináptica fija

t. ¿Cómo se categoriza en la psicología cognitiva el modelo de Cowan?

Solución: C) Un modelo teórico de memoria de trabajo

u. Durante el entrenamiento del sistema NETtalk, ¿cuál es el componente que se modifica iterativamente para optimizar el rendimiento?

Solución: B) Los coeficientes de ponderación de las conexiones sinápticas (pesos)

v. ¿Qué representa técnicamente la función de activación en el seno de una unidad conexionista?

Solución: C) La relación matemática formal entre la entrada acumulada y la respuesta emitida por la unidad

w. De acuerdo con la neurociencia cognitiva contemporánea, ¿cómo tiene lugar el procesamiento cognitivo de la información en el cerebro?

Solución: A) Por medio de transformaciones sucesivas entre estados y patrones de representación

x. ¿Qué ventaja computacional otorga la codificación vectorial en el reconocimiento y representación de caras humanas?

Solución: A) Facilita la diferenciación y recuerdo de millones de fisonomías distintas

y. En neurociencia cognitiva, ¿qué constituye con exactitud un patrón de activación neuronal?

Solución: D) Un vector o configuración de valores de actividad distribuidos en un conjunto de unidades