As funções de ativação, que são um ponto em comum de todos os modelos de máquina, são caracterizadas por um comportamento linear que auxilia na pre...

As funções de ativação, que são um ponto em comum de todos os modelos de máquina, são caracterizadas por um comportamento linear que auxilia na predição do modelo e reduz erros computacionais.
Um ponto em comum entre todos os modelos de aprendizado de máquina são as funções de ativação que determinam exatamente qual a solução ótima.
Certamente se pode afirmar que todos os modelos de aprendizado de máquina possuem problemas com os cálculos dos seus gradientes.
Todos os modelos de aprendizado de máquina fazem uso da função de custo, também chamada de função erro, para medir o quão próximas estão as soluções produzidas pelo modelo dos valores reais.
O aprendizado profundo, muitas vezes chamado de modelos de redes neurais, é baseado em cálculos matemáticos exatos que se combinam para encontrar a solução ótima.


a) As funções de ativação, que são um ponto em comum de todos os modelos de máquina, são caracterizadas por um comportamento linear que auxilia na predição do modelo e reduz erros computacionais.
b) Um ponto em comum entre todos os modelos de aprendizado de máquina são as funções de ativação que determinam exatamente qual a solução ótima.
c) Certamente se pode afirmar que todos os modelos de aprendizado de máquina possuem problemas com os cálculos dos seus gradientes.
d) Todos os modelos de aprendizado de máquina fazem uso da função de custo, também chamada de função erro, para medir o quão próximas estão as soluções produzidas pelo modelo dos valores reais.
e) O aprendizado profundo, muitas vezes chamado de modelos de redes neurais, é baseado em cálculos matemáticos exatos que se combinam para encontrar a solução ótima.