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Bases de Dados

Colégio Objetivo
Estrutura que tem base no módulo RBM, essa classe de rede pode ser treinada de maneira não supervisionada e pode ser muito útil em um posterior aprendizado supervisionado. Por isso essas estruturas são muito utilizadas na redução de dimensões não lineares de dados com alta dimensão. Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre estruturas no módulo RBM, pode-se afirmar que as estruturas ao qual o trecho se refere são:


1. Rede Deeb Belief Network (DBN).
2. Restricted Boltzmann Machine (RBM).
3. redes convolucionais.
4. Correta: autoencoders.
5. redes neurais recorrentes.
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Estudando com Questões

há 2 anos

Respostas

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há 2 anos

A estrutura ao qual o trecho se refere é a Restricted Boltzmann Machine (RBM). Ela é uma classe de rede que pode ser treinada de maneira não supervisionada e é útil em um posterior aprendizado supervisionado. As RBMs são muito utilizadas na redução de dimensões não lineares de dados com alta dimensão.

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Há um método de busca e otimização conhecido como planos adaptativos. O método enfatiza o operador de recombinação como o principal operador de busca e aplica mutação com baixas probabilidades (operador secundário). Por meio desse princípio, são desenvolvidos sistemas que buscam soluções para problemas complexos ou que possuem espaço de soluções muito grande, fator que os torna problemas de difícil modelagem e solução em casos de otimizações convencionais. Ele é inspirado em processos genéticos de organismos biológicos em busca de soluções ótimas ou subótimas. Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre árvores de decisão, pode-se afirmar que o texto faz referência ao conceito de:


1. Estratégias Evolutivas (EE).
2. Greedily Layer-Wise Training.
3. Programação Evolutiva (PE).
4. Programação Genética (PG).
5. Correta: Algoritmos Genéticos (AG).

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