Questões resolvidas
A rede neural adaline é um
1. elemento linear adaptativo
2. elemento linear automático
3. elemento quadrático adaptativo
4. elemento não linear
5. elemento complexo adaptativo
Por esse motivo na Adaline existe uma regra chamada
1. Alfa
2. Beta
3. Delta
4. Gama
5. Phi
Diante do modelo adaline, qual é a relação entre a saída e o valor de ativação (x)?
1. f(x) = sen(x)
2. f(x) = x²/2
3. f(x) = x3
4. f(x) = x2
5. f(x) = x
Sobre as redes neurais recorrentes analise as assertivas
Marque as assertivas considerada(s) verdadeira(s)
I) A Rede Neural Recorrente lembra o passado e suas decisões são influenciadas pelo que aprendeu com o passado
II) A mesma entrada pode produzir uma saída diferente, dependendo das entradas anteriores da série
III) As redes neurais profundas tradicionais presumem que as entradas e saídas são independentes diferente das RNR
1. Apenas I
2. I e II
3. Apenas II
4. I, II e III
5. Apenas III
A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas
A asserção I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I
I. As redes recorrentes têm duas fontes de entrada, o presente e o passado recente
II. se combinam para determinar como respondem a novos dados, da mesma forma que fazemos na vida
1. A asserção I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I
2. A asserção I é uma proposição verdadeira, mas a II é uma proposição falsa
3. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I
4. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira
5. As asserções I e II são proposições falsas
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Redes Recorrentes Dirigidas Dinamicamente 01 - Cada neurônio está conectado a outro neurônio por meio de um link de conexão. Cada link de co- nexão está associado a um peso que contém informações sobre o sinal de entrada A rede neural adaline é um 1. elemento linear adaptativo 2. elemento linear automático 3. elemento quadrático adaptativo 4. elemento não linear 5. elemento complexo adaptativo 02 - Adaline é uma rede neural tendo uma camada de entrada com N unidades e uma camada de sa- ída com apenas uma unidade Por esse motivo na Adaline existe uma regra chamada 1. Alfa 2. Beta 3. Delta 4. Gama 5. Phi 03 - O Perceptron usa os rótulos de classe para aprender os coeficientes do modelo Adaline usa valores preditos contínuos (da entrada líquida) para aprender os coeficientes do modelo. Diante do modelo ada- line, qual é a relação entre a saída e o valor de ativação (x)? 1. f(x) = sen(x) 2. f(x) = x²/2 3. f(x) = x3 4. f(x) = x2 5. f(x) = x 04 - A função sigmóide é a função bem conhecida e ela é definida como: Sendo z 1. z =∑_i w_(i ) x_i 2. z = b 3. z = b + ∑_i w_(i ) x_i 4. z = b + w_ x_ 5. z = b wx https://aulas.descomplica.com.br/pos/pos-graduacao-em-processos-de-manutencao/turma/redes-neurais-81e761/aula/redes-recorrentes-dirigidas-dinamicamente https://aulas.descomplica.com.br/pos/pos-graduacao-em-processos-de-manutencao/turma/redes-neurais-81e761/aula/redes-recorrentes-dirigidas-dinamicamente 05 - Sobre as redes neurais recorrentes analise as assertivas I) A Rede Neural Recorrente lembra o passado e suas decisões são influenciadas pelo que aprendeu com o passado II) A mesma entrada pode produzir uma saída diferente, dependendo das entradas anteriores da série III) As redes neurais profundas tradicionais presumem que as entradas e saídas são independentes di- ferente das RNR Marque as assertivas considerada(s) verdadeira(s) 1. Apenas I 2. I e II 3. Apenas II 4. I, II e III 5. Apenas III 06 - O termo “rede neural recorrente” é usado indiscriminadamente para se referir a duas classes am- plas de redes com uma estrutura geral semelhante, onde uma é impulso finito e a outra é impulso infi- nito. Ambas as classes de redes exibem comportamento dinâmico temporal A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas I. As redes recorrentes têm duas fontes de entrada, o presente e o passado recente Pois II. se combinam para determinar como respondem a novos dados, da mesma forma que fazemos na vida 1. A asserção I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I 2. A asserção I é uma proposição verdadeira, mas a II é uma proposição falsa 3. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I 4. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira 5. As asserções I e II são proposições falsas
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