Redes Neurais Artificiais (RNAs) são modelos matemáticos com estruturas semelhantes a neurônios biológicos que possuem capacidade computacional de ...

Redes Neurais Artificiais (RNAs) são modelos matemáticos com estruturas semelhantes a neurônios biológicos que possuem capacidade computacional de generalização e aprendizado. A estrutura de processamento é uma rede de unidades de processamento que imitam o funcionamento da rede de neurônios.

Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre redes neurais, pode-se afirmar que:

1. o treinamento de uma rede neural tem tempo determinado de execução.
2. o número de camadas ocultas de uma rede de alimentação direta é inversamente proporcional ao aumento do espaço de hipóteses que ela pode representar.
3. não há problemas em realizar o teste de desempenho de uma rede neural com o mesmo conjunto de dados usado para o treinamento.
4. o aprendizado supervisionado é o paradigma de treinamento mais utilizado para desenvolver aplicações de redes neurais para classificação e predição.
5. o número de pesos de uma rede neural não influencia a rapidez com que ela processa dados.