Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre Gradientes, pode-se afirmar que o algoritmo Gradiente Estocástico Descendente ou Stochas...
Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre Gradientes, pode-se afirmar que o algoritmo Gradiente Estocástico Descendente ou Stochastic Gradient Descent (SGD) é estocástico, porque:
1. o SGD usa poucas amostras, mas selecionadas randomicamente.
2. o SGD usa um caminho retilíneo para chegar ao mínimo, mesmo sem usar amostras selecionadas randomicamente.
3. o SGD usa muitas amostras, mas selecionadas randomicamente.
4. o SGD usa um caminho tortuoso para chegar ao mínimo, mesmo sem usar amostras selecionadas randomicamente.
5. Correta: o SGD usa amostras selecionadas randomicamente para estimar o gradiente da função objetivo.
1. o SGD usa poucas amostras, mas selecionadas randomicamente.
2. o SGD usa um caminho retilíneo para chegar ao mínimo, mesmo sem usar amostras selecionadas randomicamente.
3. o SGD usa muitas amostras, mas selecionadas randomicamente.
4. o SGD usa um caminho tortuoso para chegar ao mínimo, mesmo sem usar amostras selecionadas randomicamente.
5. Correta: o SGD usa amostras selecionadas randomicamente para estimar o gradiente da função objetivo.
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💡 1 Resposta
Ed 
A alternativa correta é a 5: "o SGD usa amostras selecionadas randomicamente para estimar o gradiente da função objetivo". O algoritmo Gradiente Estocástico Descendente (SGD) é estocástico porque usa uma amostra aleatória de dados para calcular o gradiente em cada etapa do processo de otimização. Isso torna o SGD mais eficiente em termos de tempo e memória do que o Gradiente Descendente tradicional, que usa todos os dados para calcular o gradiente em cada etapa.
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