Teste de Conhecimento 09

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18/03/2023, 14:27 Estácio: Alunos
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Considerando o modelo matemático do neurônio para aplicação computacional com função de ativação linear 
, assinale a opção que determina o valor de saída do neurônio pelas entradas ,
relacionadas respectivamente aos pesos , com o bias .
Modelo do neurônio: 
Assinale a alternativa que apresenta as duas etapas do algoritmo de backpropagation:
A modelagem de sistemas inteligentes híbridos é a possibilidade de combinar técnicas inteligentes. Um método híbrido de
interesse em sistemas inteligentes é o método neuro-fuzzy. Quais as camadas que podem ser consideradas na
incorporação das técnicas Fuzzy nas Redes Neurais Artificiais?
1.
0,59
0,39
0,19
0,11
0,51
Explicação:
 
2.
simples e complexo
batelada e incremental
inclinação e deslocamento
simples e composto
forward e backward
Explicação:
O algoritmo de backpropagation é dividido em 2 etapas: forward (direto) e backward (reverso).
 
3.
Entradas, Fuzzyficação, Regras, Consequente, Defuzificação.
Entradas, Fuzzyficação, Regras, Defuzificação.
Entradas, Fuzzyficação, Consequente, Defuzificação.
Fuzzyficação, Regras, Consequente, Defuzificação.
Fuzzyficação, Regras, Defuzificação.
Explicação:
São 5 camadas que as redes neuro-fuzzy possuem atribuídas as operações de tratamento fuzzy.
g(⋅) : y = u
y x1 = 1, x2 = −0.2 e x3 = 0.7
w1 = 0.3, w2 = 0.6 e w3 = 0.3 θ = −0.2
y = g(
3
∑
i=1
xiwi − θ)
y = g(0, 3 ⋅ 1 + 0, 6 ⋅ (−0, 2) + 0, 3 ⋅ 0, 7 − 0, 2)
y = 0, 3 − 0, 12 + 0, 21 − 0, 2 = 0, 19
18/03/2023, 14:27 Estácio: Alunos
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As arquiteturas das RNA podem são discriminadas por três classificações. Assinale a opção que apresenta as três
classificações descritas corretamente.
 
4.
Micro-Estrutura: associação eventual de redes para abordar problemas complexos.
Meso-Estrutura: organização dos neurônios na rede, quantidade de camadas ocultas, quantidade de neurônios.
Macro-Estrutura: características de cada neurônio na rede, principalmente a sua função de ativação.
Micro-Estrutura: organização dos neurônios na rede, quantidade de camadas ocultas, quantidade de neurônios.
Meso-Estrutura: características de cada neurônio na rede, principalmente a sua função de ativação.
Macro-Estrutura: associação eventual de redes para abordar problemas complexos.
Micro-Estrutura: características de cada neurônio na rede, principalmente a sua função de ativação.
Meso-Estrutura: organização dos neurônios na rede, quantidade de camadas ocultas, quantidade de neurônios.
Macro-Estrutura: associação eventual de redes para abordar problemas complexos.
Micro-Estrutura: características de cada neurônio na rede, principalmente a sua função de ativação.
Meso-Estrutura: associação eventual de redes para abordar problemas complexos.
Macro-Estrutura: organização dos neurônios na rede, quantidade de camadas ocultas, quantidade de neurônios.
Micro-Estrutura: associação eventual de redes para abordar problemas complexos.
Meso-Estrutura: características de cada neurônio na rede, principalmente a sua função de ativação.
Macro-Estrutura: organização dos neurônios na rede, quantidade de camadas ocultas, quantidade de neurônios.
Explicação:
As arquiteturas das RNAs são diferenciadas pelos conceitos micro, meso e macro estruturas, definidos consecutivamente
por: características de cada neurônio na rede, principalmente a sua função de ativação; organização dos neurônios na rede,
quantidade de camadas ocultas, quantidade de neurônios; e associação eventual de redes para abordar problemas
complexos.
 Não Respondida Não Gravada Gravada
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