Unidade 2 - Exercícios de fixação (Recuperação)_ Revisão da tentativa fuzzy

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Iniciado em sexta, 2 dez 2022, 20:50
Estado Finalizada
Concluída em sexta, 2 dez 2022, 21:41
Tempo
empregado
50 minutos 52 segundos
Notas 8,00 de um máximo de 8,00(100%)
Questão 1
Correto Atingiu 0,40 de 0,40
Existem diversas vantagens das redes neurais no dia a dia. Sobre elas, é possível a�rmar o
seguinte:
a. Todas as áreas podem se bene�ciar do uso de redes neurais. Para isso, são necessários o uso de robôs e a
adequação do ambiente para eles.
b. Sem o uso das redes neurais, muitas das soluções modernas seriam impraticáveis devido à di�culdade de
se modelar um sistema que, muitas vezes, não é de amplo conhecimento da ciência atual.

c. Redes neurais são mais facilmente integráveis aos campos da medicina e da agronomia pela forte relação
biológica entre elas, campo de estudo que originou a criação dos próprios neurônios arti�ciais.
d. As redes neurais mudaram os rumos da ciência. A IoT, por exemplo, deve sua existência às redes neurais, já
que somente sensores inteligentes são capazes de se integrar a outros em ambientes complexos.
e. Devido ao alto custo de desenvolvimento, as redes neurais ainda são pouco utilizadas em áreas alheias à
medicina.
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Questão 2
Correto Atingiu 0,40 de 0,40
Questão 3
Correto Atingiu 0,40 de 0,40
Os parâmetros de uma rede neural podem ser expressos na sua forma vetorial. Qual seria
a soma ponderada e a saída para os vetores peso (w) e entrada (x) abaixo com um viés de
-5 para uma função de ativação logística (g)? 
 
w = [2,0 0,4 -0,3 0,9]  
 
 
 
a. inj = 3 ; y 0.
b. inj = 2,6 ; y 0.
c. inj = 8 ; y 1.
d. inj = 3 ; y 1.
e. inj = 2,6 ; y 1.
O processo de treinamento de uma RNA pode ser dividido em diferentes tipos de
aprendizagem. Marque a opção que representa o processo de aprendizagem
supervisionado.
a. Pesos são adaptados por meio do fornecimento das respostas esperadas pelas saídas dos neurônios.
b. Níveis de prioridades são aplicados às entradas de forma a permitir que a rede aprenda apenas com dados
críticos.
c. Mesmo com apresentação dos resultados esperados, a rede não tem parâmetros de como proceder.
d. Com apenas parte das respostas esperadas, a rede aprende a gerar saídas com dados rotulados e não
rotulados.
e. Sem saída esperada, dados de entrada são fornecidos e a rede se rearranja até obter uma saída satisfatória.
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Questão 4
Correto Atingiu 0,40 de 0,40
Questão 5
Correto Atingiu 0,40 de 0,40
Questão 6
Correto Atingiu 0,40 de 0,40
Existem várias estruturas que podem ser criadas a partir de duas estruturas principais de
redes neurais arti�ciais. Qual a estrutura neural arti�cial que utiliza conexões em uma
única direção e que forma uma matriz dirigida, com saídas de 0 e 1 ou de -1 e 1, podendo
ter N entradas, porém uma única saída?
a. Rede neural adjacente única.
b. Rede neural de camada única.
c. Rede neural de multicamadas.
d. Rede neural de camada binária.
e. Rede neural de dupla camada.
Nos testes de Turing, realizados por volta de 1950, dentre as premissas que deram origem
aos estudos de redes neurais arti�ciais, é possível destacar quatro, dentre elas:
a. representação de dados para armazenamento.
b. raciocínio analógico para utilização de informações automatizadas.
c. processamento de linguagem de máquina para criar comunicação.
d. raciocínio analógico para representação do aprendizado por estímulo.
e. aprendizado de máquina para realizar adaptação diante de novas circunstâncias e criação de padrões.
A de�nição da arquitetura de uma RNA tem grande in�uência na taxa de acerto de suas
predições. 
Dado um conjunto de dados com 10 entradas, que precisam ser classi�cados em duas
classes, marque a opção que determina o número de neurônios que deveria ser utilizado
na camada oculta.
a. 1.
b. 2.
c. 20.
d. 6.
e. 12.
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Questão 7
Correto Atingiu 0,40 de 0,40
Questão 8
Correto Atingiu 0,40 de 0,40
Diante dos estudos realizados com modelagem cognitiva, foram criados modelos
matemáticos para simular redes neurais arti�ciais e sua eletroquímica, demonstrando a
interação entre as ________; tais modelos consistem em funções, que utilizam ________. 
A seguir, marque o item que completa as lacunas.
a. sinapses nervosas – exponenciais.
b. interligações elétricas – somatórios.
c. sinapses elétricas – exponenciais.
d. interligações nervosas – logaritmos.
e. sinapses nervosas – somatórios.
Para escolher uma entre diferentes arquiteturas de RNAs possíveis, é necessário avaliar os
resultados de treinamento com determinadas arquiteturas, comparando-as a um ou mais
critérios de avaliação. 
Marque a opção que representa o principal critério utilizado para avaliação da melhor
arquitetura entre as arquiteturas testadas.
a. Tempo da predição.
b. Peso do neurônio.
c. Esforço preditivo.
d. Acurácia preditiva.
e. Taxa de aprendizado.
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Questão 9
Correto Atingiu 0,40 de 0,40
Questão 10
Correto Atingiu 0,40 de 0,40
Um dos campos de estudo mais complexos da medicina certamente é a área de
sequenciamento genético. Organismos de todo tipo têm seu código genético mapeado e
posteriormente aproveitado para compreender um pouco mais sobre as origens e as
características que tornam a vida possível e como interagem com outros seres e
elementos do ambiente. A partir dessas informações, é possível desenvolver
medicamentos para tipos especí�cos de vírus e bactérias. Sabe-se que o código genético
tem apenas quatro nucleotídeos fundamentais cujas ligações e contexto em que
aparecem determinam as diversas características do organismo. De que forma esses
dados costumam ser representados?
a. O código genético tem in�nitos elementos, e somente redes neurais com aprendizado não supervisionado
são capazes de compreendê-los.
b. Sendo a ordem e o contexto em que cada nucleotídeo aparece os fatores determinantes, os nucleotídeos
podem ser expressos de forma binária, mas deverão ser agrupados em conjuntos maiores como se
fossem palavras.

c. O código genético não pode ser representado adequadamente para ser utilizado por redes neurais,
demandando o uso de algoritmos genéticos especí�cos.
d. O código genético requer uma representação não binária de dados, já que cada entrada individual pode ser de
quatro tipos diferentes.
e. Apenas quatro nucleotídeos fundamentais (adenina, guanina, timina e citosina) são su�cientes para uma
rede neural detectar a presença deles para relacionar a alguma característica especí�ca.
As redes neurais adentraram a área da agronomia em todos os setores, tanto para a
pesquisa, quanto para o desenvolvimento de soluções �nais. Para uma pesquisa de
campo que pretenda prever o tempo de germinação de sementes em diferentes
ambientes, é relevante considerar as variáveis de profundidade, espécie e tipo de solo.
Dentre as alternativas, qual delas é uma a�rmação coerente com o projeto de uma rede
neural para atender a essa demanda?
a. Problemas de regressão como o da pesquisa demandam que se obtenha maior desempenho por meio do
aprendizado por reforço. Nesse caso, podem ser utilizadas recompensas e punições para guiar a rede na
obtenção de um melhor resultado.
b. A função de custo calculará a diferença entre a profundidade desejada e a profundidade obtida.
c. A rede neural deverá classi�car as plantas de acordo com características em comum que podem ser obtidas
pelo método de aprendizado não supervisionado capaz de detectar características nem sempre conhecidas.
d. Não deverão ser utilizadas camadas ocultas, uma vez que todas as variáveis são de prévio conhecimento.
e. Problema de regressão que utilizará as variáveis
de profundidade, espécie e tipo de solo como neurônios
de entrada. O aprendizado do tipo supervisionado utilizará as amostras da pesquisa para tentar prever o
tempo de germinação de uma semente.

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Questão 11
Correto Atingiu 0,40 de 0,40
Questão 12
Correto Atingiu 0,40 de 0,40
O desenvolvimento de tecnologias menores e de menor potência possibilitou o surgimento
da IoT, segmento em que mesmo pequenos dispositivos, às vezes até um simples sensor,
são capazes de se integrar a outros elementos de uma grande rede. Que outros benefícios
uma rede neural pode extrair da IoT?
a. Dados representados de forma normalizada graças à distribuição de dados menos centralizada e mais
diretamente vinculada à fonte que capturou a informação.
b. Funções de ativação mais simples, já que os componentes são mais simples.
c. Acesso à vasta quantidade de informações obtida de forma nem sempre diretamente ligada ao objeto
principal do dispositivo que a está fornecendo.

d. Ato de abolir a necessidade de programação.
e. Menor complexidade de desenvolvimento.
Para que uma rede neural aprenda, seus pesos podem ser inicialmente nulos ou ter valores
aleatórios. Porém, a partir da tentativa de classi�car um conjunto de dados, ela deverá ser
capaz de reconhecer o seu próprio erro e fazer ajustes em seus pesos e vieses de forma a
tentar obter resultados melhores na sequência. Qual seria o custo para um aprendizado
supervisionado considerando o vetor de saída y e as respectivas saídas desejadas do vetor yd
abaixo?
y=[2-13]
 
yd=[1-0,52]
 
a. 0,416.
b. 0,375.
c. 1,416.
d. 1,250.
e. 1,458.
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Questão 13
Correto Atingiu 0,40 de 0,40
Questão 14
Correto Atingiu 0,40 de 0,40
Uma tabela-verdade costuma ser utilizada para representar um conjunto de variáveis de
entradas e saídas elencando todas as combinações possíveis nas entradas. Quais das
estruturas descritas abaixo atendem à tabela-verdade a seguir? 
 
 
a. Dois neurônios, um para cada saída, mas cada um recebendo ambas as entradas.
b. Dois neurônios, um para receber a entrada X1 e outro para receber a entrada X2.
c. Um neurônio com duas entradas e duas saídas.
d. Nenhuma.
e. Um neurônio com duas entradas e uma única saída.
As redes neurais arti�ciais com multicamadas são semelhantes aos perceptrons que têm
uma única camada. Porém, nesse caso, há mais de uma camada de representação de
neurônio e seus respectivos estímulos, formando:
a. vetores.
b. árvores.
c. grafos.
d. pilhas.
e. matrizes.
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Questão 15
Correto Atingiu 0,40 de 0,40
Questão 16
Correto Atingiu 0,40 de 0,40
A função de erro mede a que distância a rede está da resposta ideal. Além disso, serve
tanto como métrica de avaliação de desempenho quanto para orientar mudanças no valor
de peso e viés que aproximem a rede de uma resposta melhor. Por que motivo não se deve
utilizar a média do erro como métrica?
a. Se qualquer uma das entradas resulte em erro nulo, a média seria elevada.
b. Funções simétricas resultariam em média nula.
c. Se qualquer uma das entradas resulte em erro nulo, a média seria nula.
d. Funções assimétricas podem apresentar média negativa.
e. Funções simétricas aumentariam o desvio padrão.
A escolha da arquitetura geralmente acontece por meio de um processo de busca
exaustiva entre possíveis arquiteturas e pode ocorrer por diferentes abordagens. Marque a
opção que representa a con�guração da RNA que deve ter seu valor aumentado à medida
que se diminui a taxa de aprendizagem no processo de busca de melhor con�guração.
a. Épocas.
b. Predição.
c. Momentum.
d. Ativação.
e. Taxa de erro.
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Questão 17
Correto Atingiu 0,40 de 0,40
Questão 18
Correto Atingiu 0,40 de 0,40
Redes neurais são capazes de encontrar padrões em ambientes e dados complexos,
muitos deles naturais ao ser humano como identi�car e classi�car imagens. Porém,
muitas vezes, as características detectadas por elas vão além do compreendido pelo ser
humano. A medicina tira proveito disso ao utilizar redes neurais no diagnóstico e na
reconstrução de imagens de ressonância nuclear magnética. Qual alternativa apresenta
uma abordagem de aprendizado válida para esse tipo de aplicação? 
a. Aprendizado não supervisionado, com a atribuição de penalidades e recompensas toda vez que um
diagnóstico correto é obtido.
b. Aprendizado supervisionado, permitindo que a rede seja capaz de agrupar sozinha, sem qualquer informação,
retorno sobre o erro obtido.
c. Aprendizado não supervisionado, deixando que a rede, ao receber diversas entradas, encontre por si
elementos em comum entre cada imagem e passe a classi�cá-las.

d. Aprendizado por reforço, utilizando em conjunto com as entradas o valor esperado na saída.
e. Aprendizado supervisionado, em que o projetista é responsável por fornecer os pesos e vieses necessários
para se reconhecer os padrões necessários.
O custo, normalmente calculado pela função de custo a partir do erro, é utilizado no processo
de aprendizado. Utilizando o método do erro quadrático médio, determine qual das hipóteses
tem o maior custo?
h0 (x) - -20 + 0,5x
h1 (x) = -10+ 0,2x
(x, y) = (60, 10)
 
a. h1: com um custo de C(w,b ) = 0 .
b. h1: com um custo de C(w, b ) = 32
c. h0: com um custo de C(w, b ) = 32
d. h0: com um custo de C(w, b ) = 0
e. h1: com um custo de C(w, b ) = -32.
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Questão 19
Correto Atingiu 0,40 de 0,40
Questão 20
Correto Atingiu 0,40 de 0,40
As redes neurais arti�ciais são compostas por nós, ou unidades, que são conectados por
ligações direcionais. Uma ligação da unidade "i" para a unidade "j" serve para propagar a
ativação de "ai" de "i" para "j", sendo que cada ligação tem um peso "wij" associado, que
determina:
a. as variáveis de uma rede neural arti�cial.
b. as conexões entre os nós da rede neural arti�cial.
c. as unidades de uma rede neural arti�cial.
d. as saídas de uma rede neural arti�cial.
e. as entradas de uma rede neural arti�cial.
O algoritmo backpropagation realiza a iteração entre duas fases, uma para cálculo dos
valores de saída e outra para ajustar a rede. Dado o seguinte trecho do algoritmo: 
 
 
 
Marque a opção que representa o nome da fase do algoritmo.
a. Over�tting.
b. Momentum.
c. Backward.
d. Under�tting.
e. Foward.
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