Aufgaben - Synthetische Modelle

Aus eLearning - Methoden der Psychologie - TU Dresden
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Der folgenden Bereich enthält Fragen zu synthetischen und explanativen Modellen. Alle Fragen sind Multiple Choice Fragen, d.h. es können immer mehrere Antworten richtig sein. Klicken Sie zur Beantwortung einer Frage die korrekten Antwortmöglichkeiten an. Um Ihre Ergebnisse auszuwerten, wählen Sie bitte den Button "Speichern" am unteren Ende der Seite.

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1 Welche Aussagen zum Verarbeitungszyklus in Soar sind richtig?

Bei jeder Bewältigung eines Unterziels wird eine neue Regel erstellt.
Wenn kein beim Evaluationsprozess kein bester Operator gefunden werden kann, kehrt das System in den Ausgangszustand zurück.
Wenn der Arbeitsspeicher bestimmte Bedingungen von Produktionsregeln erfüllt, schlagen diese die Anwendung bestimmter Operatoren vor.

2 Welche Aussagen zur Funktionsweise von kognitiven Architekturen sind richtig?

Die Modelle innerhalb von kognitiven Architekturen sind nicht generalisierbar.
Anwender können ihre Experimente in Form von Programmen in die Architekturen einbauen und testen.
Kognitive Architekturen funktionieren ähnlich wie eine Programmiersprache.
Man kann damit Daten wie Reaktionslatenzen und Genauigkeit simulieren.

3 Über welche dieser Fähigkeiten verfügen neuronale Netze (sowohl künstliche als auch biologische)?

Generalisierung von Bekanntem auf Unbekanntes
Toleranz gegenüber Fehlern im Input
lokale, ortsspezifische Speicherung von Mustern
Lernen und Selbstorganisation

4 Wodurch wird die Aktivierung der Knoten in dynamischen Feldern beeinflusst?

externer Input
Aktivierung des betreffenden Knotens selbst
Ruhepotential
Aktivierung der Nachbarknoten

5 Welche Aussagen zu den Funktionsbausteinen von Soar sind richtig?

„Chunking“ bezeichnet die Gruppierung von Operatoren in eine funktionale Kategorie.
Produktionsregeln können Operatoren vorschlagen und bewerten.
Der Regelspeicher greift auf das im Arbeitsspeicher kodierte prozedurale und Faktenwissen zurück.

6 Welche der folgenden Aussagen zur Agentenbasierten Modellierung treffen zu?

Agentenbasierte Modellierung nutzt vieler kleine autonome Einheiten, welche keine Entscheidungs- oder Handlungsmöglichkeiten besitzen.
Agentenbasierte Modellierung wird zur Untersuchung komplexer Systeme verwendet.
Agenten bringen durch Interaktion miteinander ein bestimmtes Systemverhalten hervor.
Agentenbasierte Modellierung kann keine Erklärungsansätze für soziale Phänomene wie z.B. Massenpanik bieten.

7 Wovon ist die Gewichtsveränderung bei der Deltaregel abhängig?

Lernrate
Aktivierung des Inputknotens
Differenz zwischen gewünschtem und beobachtetem Output
Belohnungssignal

8 Welche dieser Lernregeln gehören zum überwachten Lernen?

Backpropagation-Regel
Hebb’sche Lernregel
Delta-Regel
Competitive Learning

9 Was versteht man unter Populationsvektorkodierung bei dynamischen neuronalen Feldern?

Jeder Knoten hat eine „präferierte“ Eigenschaftsdimension.
Ein Knoten kodiert eine Population von Eigenschaften.
Jeder Knoten hat eine „präferierte“ Eigenschaftsausprägung.
Eine Population von Knoten kodiert gemeinsam eine Eigenschaftsdimension.

10 Welche der folgenden Netztypen besitzen keine Rückkopplungen?

Kohonen-Netze
Attraktorennetze
Perzeptron
Dynamische neuronale Felder

11 Synthetische und Explanative Modelle werden zur Modellierung komplexer Prozesse verwendet. Der Mensch stellt ein überaus komplexes System dar, dessen Verhalten mittels gesonderter Modelle aus verschiedenen Perspektiven analysiert werden kann. Welche Aussagen über diese verschiedenen Betrachtungsebenen sind zutreffend?

Sozialorientierte Modelle beschäftigen sich mit der Entstehung menschlichen Verhaltens durch das Zusammenspiel von Personen.
Individuumsorientierte Modelle beschäftigen sich mit der Entstehung menschlichen Verhaltens durch das Zusammenspiel interner Prozesse.
Individuumsorientierte Modelle untersuchen Inter-Agenten-Prozesse.
Sozialorientierte Modelle untersuchen Intra-Agenten-Prozesse.

12 Welche der folgenden Merkmale besitzen Synthetische und Explanative Modelle?

Modelle dienen der Generalisierung und Theoriebildung
Modelle überraschen selten, da ihre Komplexität durch die Modellierung angemessen reduziert werden muss
Entwicklung erfolgt durch Abstraktion über Daten bestimmter Fälle oder prinzipienorientiert ohne Daten
Modelle verhalten sich, d.h. sie repräsentieren nicht nur abstrakte Zahlenketten, sondern können in eine Verbindung zur (virtuellen) Außenwelt gestellt werden

13 Welche Aussagen über Attraktorennetze sind zutreffend?

Die Knoten einer Schicht besitzen laterale Rückkopplungen.
Das Lernen erfolgt nach dem „Winner-takes-all“-Prinzip, sodass jeweils nur die Gewichte des am stärksten aktiven Knotens aktualisiert werden.
Durch das Lernen bilden sich stabile Koaktivierungsmuster von Knoten.
Attraktoren sind stabile Werte, zu denen die Gewichte immer wieder zurückkehren.

14 Welche Aussagen zum Konzept der emergenten (oder auch aufsteigenden) Level, welches bei der Modellierung zu beachten ist, treffen zu?

Sowohl übergeordnete als auch untergeordnete Level folgen denselben Regeln.
Zusammensetzung der höheren Level aus den Objekten unterliegender Level ändert sich mit der Zeit.
Elemente eines übergeordneten Levels entstehen durch Interaktionen von Elementen untergeordneter Level.
Elemente eines übergeordneten Levels stellen die reine Ansammlung von Objekten untergeordneter Level dar.

15 Welcher logische Operator lässt sich nicht mit einem einschichtigen Perzeptron umsetzen?

Und
inklusives Oder
exklusives Oder
Nicht

16 Welche Probleme und Schwierigkeiten treten beim Reinforcement-Lernen auf?

Das Lernprinzip kommt in der Realität nicht vor.
Belohnungen treten oft zeitversetzt zu Handlungen auf.
Reinforcement-Lernen dauert oft länger als überwachtes Lernen.
Der Lernvorgang findet gänzlich ungesteuert statt.

17 Welche Art des Lernens lässt sich mit Hebb’schem Lernen erklären?

Habituation
Klassisches Konditionieren
Instruktionslernen
Operantes Konditionieren

18 Die kognitive Architektur ACT-R besteht aus folgenden Modulen:

Deklaratives Modul
Prozedurales Modul
Manuelles Modul
Introspektives Modul
Ziel Modul

19 Welche Lernregel ähnelt der klassischen Perzeptron-Lernregel am stärksten?

Competitive Learning
Hebb’sches Lernen
Deltaregel
Backpropagation

20 Welches dieser Konzepte ist kein zentraler Baustein dynamischer neuronaler Felder?

laterale Inhibition
Lernen durch Änderung des Interaktionskernels
kontinuierliche topologische Repräsentationen
Entwicklung von Aktivierung über die Zeit

21 Was hat beim Hebb’schen Lernen keinen Einfluss auf die Gewichtsveränderung?

Lernrate
Aktivierung des Outputknotens
Fehlerterm
Aktivierung des Inputknotens

22 Um welche Form des Lernens handelt es sich, wenn ein Kind versucht, das richtige Puzzleteil zu finden, indem es verschiedene Teile ausprobiert, um zu sehen, ob sie passen?

unsupervised learning
error-driven learning
supervised learning
reinforcement learning




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