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?

Wenn kein beim Evaluationsprozess kein bester Operator gefunden werden kann, kehrt das System in den Ausgangszustand zurück.
Bei jeder Bewältigung eines Unterziels wird eine neue Regel erstellt.
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?

Anwender können ihre Experimente in Form von Programmen in die Architekturen einbauen und testen.
Die Modelle innerhalb von kognitiven Architekturen sind nicht generalisierbar.
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
lokale, ortsspezifische Speicherung von Mustern
Toleranz gegenüber Fehlern im Input
Lernen und Selbstorganisation

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

externer Input
Aktivierung der Nachbarknoten
Ruhepotential
Aktivierung des betreffenden Knotens selbst

5 Welche Aussagen zu den Funktionsbausteinen von Soar sind richtig?

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

6 Welche der folgenden Aussagen zur Agentenbasierten Modellierung treffen zu?

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

7 Wovon ist die Gewichtsveränderung bei der Deltaregel abhängig?

Belohnungssignal
Lernrate
Differenz zwischen gewünschtem und beobachtetem Output
Aktivierung des Inputknotens

8 Welche dieser Lernregeln gehören zum überwachten Lernen?

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

9 Was versteht man unter Populationsvektorkodierung bei dynamischen neuronalen Feldern?

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

10 Welche der folgenden Netztypen besitzen keine Rückkopplungen?

Attraktorennetze
Perzeptron
Dynamische neuronale Felder
Kohonen-Netze

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?

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.
Sozialorientierte Modelle beschäftigen sich mit der Entstehung menschlichen Verhaltens durch das Zusammenspiel von Personen.

12 Welche der folgenden Merkmale besitzen Synthetische und Explanative Modelle?

Modelle verhalten sich, d.h. sie repräsentieren nicht nur abstrakte Zahlenketten, sondern können in eine Verbindung zur (virtuellen) Außenwelt gestellt werden
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

13 Welche Aussagen über Attraktorennetze sind zutreffend?

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

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

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

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

inklusives Oder
exklusives Oder
Und
Nicht

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

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

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

Klassisches Konditionieren
Habituation
Instruktionslernen
Operantes Konditionieren

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

Deklaratives Modul
Prozedurales Modul
Introspektives Modul
Manuelles Modul
Ziel Modul

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

Deltaregel
Hebb’sches Lernen
Backpropagation
Competitive Learning

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

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

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

Fehlerterm
Lernrate
Aktivierung des Outputknotens
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
supervised learning
error-driven learning
reinforcement learning




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