Grátis: Qual o papel dos pesos nas redes neurais? Colapsar a rede neural de modo a minimizar a função de custo. Regularizar a rede neural de modo a maxim...

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Qual o papel dos pesos nas redes neurais?

Colapsar a rede neural de modo a minimizar a função de custo.
Regularizar a rede neural de modo a maximizar a função de custo.
Desregularizar a rede neural de modo a minimizar a função de custo.
Desregularizar a rede neural de modo a maximizar a função de custo.
Regularizar a rede neural de modo a minimizar a função de custo.

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há 2 anos

O papel dos pesos nas redes neurais é regularizar a rede neural de modo a minimizar a função de custo. Os pesos são parâmetros ajustáveis que determinam a força e a direção das conexões entre os neurônios em uma rede neural. Através do processo de treinamento, os pesos são atualizados de forma a minimizar a função de custo, que representa a diferença entre as saídas previstas pela rede e as saídas desejadas. A regularização dos pesos ajuda a evitar o overfitting, que é quando a rede se ajusta muito bem aos dados de treinamento, mas não generaliza bem para novos dados.

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Model.add(Dense(128, activation="sigmoid")).
Model.add(Dense(128, activation="centroid")).
Model.pop(Dense(128, activation="sigmoid")).
Model.remove(Dense(128, activation="sigmoid")).
Model.append(Dense(128, activation="sigmoid")).

Em relação à arquitetura LeNet das redes de convolução (CNN), selecione a opção correta.

Possui cinco camadas de convolução.
A última camada é totalmente conectada
Não precisa utilizar o hiperparâmetro stride
É a arquitetura de rede CNN de melhor desempenho, atualmente
Não utiliza camadas de aglomeração (pooling).

Considere uma rede neural convolucional com o hiperparâmetro batch size igual a 250. Para essa rede, foram fornecidas um conjunto de dados de treinamento com 5000 amostras. Nesse sentido, selecione a opção correta:

O batch size precisa ser ajustado para ser um múltiplo de 100
A taxa de aprendizado para essa configuração é de 0,05
O algoritmo precisa de 20 iterações para completar uma época
O algoritmo terá 100 épocas
O total de iterações para o algoritmo convergir é de 1250000

Observe a operação de convolução abaixo:
Selecione a opção correta com a soma dos elementos resultantes da operação de convolução.

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Assinale a alternativa correta sobre a aplicação de Redes Neurais Recorrentes (RNN) para a análise de séries temporais:

Os modelos de RNN fazem a normalização dos dados.
Depois de treinar um modelo, é possível que entradas iguais produzam valores estimados distintos.
A arquitetura das redes neurais recorrentes garante estimativas determinísticas.
Séries temporais são caracterizadas por possuírem apenas pares ordenados de tempo e valor.
O comportamento dos modelos é influenciado pelos dados de treinamento.

As Redes Neurais Recorrentes (RNN) trabalham com dados sequenciais. Assinale a alternativa correta sobre a aplicação de RNN para a análise de séries temporais:

O modo de fornecer os dados de treinamento para o modelo pode influenciar a extração de características.
Séries temporais são consideradas problemas difíceis de estimar. Portanto, o uso de RNN não tem um objetivo prático.
As RNN precisam apenas de um

Observe o texto:

frase = 'texto rnn encoder texto word embedding'

Assinale a alternativa correta sobre codificação número:

Para resolver a ambiguidade da palavra texto na frase e poder codificá-la, basta acrescentar um prefixo nela. Apesar de aparecer duas vezes na frase, a palavra texto tem a mesma representação.
A palavra texto tem duas funções distintas na frase. Portanto, precisa receber um sufixo para ser codificada.
A codificação da primeira vez em que a palavra texto aparece é 1, e a segunda vez é 4.
Como a palavra texto aparece duas vezes na frase, é necessário retirar uma delas para fazer a codificação.

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Observe a operação de convolução abaixo:Selecione a opção correta com a soma dos elementos resultantes da operação de convolução.101214137

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Model.pop(Dense(128, activation="sigmoid")).
Model.remove(Dense(128, activation="sigmoid")).
Model.append(Dense(128, activation="sigmoid")).

Observe a operação de convolução abaixo:
Selecione a opção correta com a soma dos elementos resultantes da operação de convolução.

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