Grátis: A respeito do algoritmo de treinamento backpropagation, selecione a opção correta sobre o seu funcionamento Através dos cálculos das saídas das ... – Questões Respondidas

Inteligência Artificial

ESTÁCIO

A respeito do algoritmo de treinamento backpropagation, selecione a opção correta sobre o seu funcionamento Através dos cálculos das saídas das unidades das camadas ocultas, obtém-se a saída real. A saída da rede neural é obtida através da soma do produto entre os pesos sinápticos e suas respectivas entradas. É uma arquitetura de rede neural artificial que otimiza a determinação dos pesos sinápticos. É uma estrutura de dados que se baseia no percurso de árvores binárias para otimizar o processo de ajuste dos pesos sinápticos. O método minimiza os pesos sinápticos através de um processo de otimização.

há 2 anos

há 2 anos

Inteligência Artificial Prova AV

Inteligência Artificial Prova AV

ESTÁCIO

Respostas

Ed

há 2 anos

A opção correta sobre o funcionamento do algoritmo de treinamento backpropagation é: "A saída da rede neural é obtida através da soma do produto entre os pesos sinápticos e suas respectivas entradas." Esse é um princípio fundamental do funcionamento das redes neurais, onde a saída é calculada com base nas entradas e nos pesos associados.

Essa resposta te ajudou?

0

0

Libere essa resposta sem enrolação!

Craque Neto

Craque Neto

Cadastre-se ou realize login

Ao continuar, você aceita os Termos de Uso e Política de Privacidade

Ed

há 2 anos

A opção correta sobre o funcionamento do algoritmo de treinamento backpropagation é: "É uma arquitetura de rede neural artificial que otimiza a determinação dos pesos sinápticos." O backpropagation é um algoritmo de treinamento de redes neurais artificiais que utiliza o método de retropropagação do erro para ajustar os pesos sinápticos da rede. O objetivo é minimizar a diferença entre a saída desejada e a saída real da rede. O algoritmo funciona propagando o erro da saída da rede de volta para as camadas ocultas, ajustando os pesos sinápticos em cada camada para minimizar o erro.

Essa resposta te ajudou?

0

0

Ainda com dúvidas?

Envie uma pergunta e tenha sua dúvida de estudo respondida!

Essa pergunta também está no material:

Inteligência Artificial Prova AV

Inteligência Artificial Prova AV

ESTÁCIO

Mais perguntas desse material

Em relação à aplicação da Inteligência Artificial na indústria de alimentos, pode-se afirmar que:
Assinale a opção correta:
I - A indústria de alimentos e bebidas já está utilizando a Inteligência Artificial em diferentes atividades.
II - A classificação de produtos para fabricação é um dos exemplos da aplicação da IA na indústria de alimentos.
III - O serviço de atendimento ao cliente não recebeu investimentos das grandes empresas, como, por exemplo, a IBM.
Apenas o item II está correto.
Os itens I e III estão corretos.
Os itens I, II e III estão corretos.
Os itens I e II estão corretos.
Apenas o item III está correto.

Em relação às aplicações de Inteligência Artificial na indústria de entretenimento, julgue as opções.
Analise as afirmacoes a seguir:
Na indústria altamente competitiva do entretenimento, empresas como Disney e outros gigantes estão usando a Inteligência Artificial para aprofundar a conexão com os consumidores por meio da personalização, otimização e experiência aprimorada.
A indústria de entretenimento investe apenas no setor de filmes de ficção por não existir investimento suficiente para expansão em outros setores.
O investimento no setor de entretenimento é um dos mais elevados, com constante atualização de tecnologia, porém, os consumidores não têm tanto entusiasmo com a tecnologia.
Os consumidores de entretenimento buscam constantemente aplicações com o uso de Inteligência Artificial, mas devido à complexidade do assunto, ainda não temos um número expressivo de aplicativos.
O setor de entretenimento e o setor de jogos ainda não despertaram para os ganhos no investimento de aplicações usando Inteligência Artificial.

Assinale a afirmativa verdadeira a respeito do planejamento de agentes inteligentes em inteligência artificial:
O planejador precisa do conhecimento completo do ambiente para executar um plano.
Uma função de transição de estados relaciona um determinado estado a outros estados ao executar uma determinada ação.
O planejador sempre assume que o sistema não muda enquanto elabora um plano para ser executado.
O controlador é responsável por elaborar planos e executá-los.
O planejador sempre assume que suas ações são realizadas com perfeição pelo controlador.

Assinale a afirmativa verdadeira a respeito do planejamento de agentes inteligentes em inteligência artificial:
Na representação de um sistema de transições de estado por meio de grafos, uma ação é aplicável a um estado se existe pelo menos uma aresta que sai do nó que representa o estado a um outro nó representando um outro estado.
Em um sistema de transição de estados, os nós do grafo representam as ações a serem tomadas.
A função de transição de estados é sempre inversível.
Se há um número finito de estados, é trivial resolver o problema de planejamento ao utilizar algoritmos de busca já amplamente estudados na elaboração de um plano de ação.
Pela definição de função de transição, uma ação só é aplicável a um único possível estado.

Um método de inferência probabilística bastante simples, é aquele que usa como base de conhecimento a distribuição de probabilidade conjunta total das variáveis aleatórias que descrevem o domínio de interesse.
Sobre esse método de inferência, analise as afirmações a seguir:
I - Permite estimar a probabilidade de ocorrência de qualquer evento relacionado ao domínio em análise.
II - Apesar da simplicidade, seu uso pode se tornar inviável em situações em que há muitas variáveis envolvidas.
III - A identificação de independências entre as variáveis aleatórias pode simplificar a construção da distribuição conjunta total.
Estão corretas apenas as afirmações: II e III
I
I, II e III
I e III
II

O raciocínio incerto se aplica a situações em que não se tem conhecimento pleno da realidade em análise e, por isso, os resultados inferidos para essa situação inevitavelmente trazem algum grau de incerteza embutido.
Diante disso, analise as situações a seguir:
I - Cálculo da folha de pagamento de uma empresa considerando os proventos de cada funcionário, bem como os descontos incidentes sobre os salários.
II - Previsão do comportamento do mercado financeiro com base no comportamento observado nos últimos cinco anos.
III - Cálculo da vida útil de um equipamento a fim de determinar o momento ideal de se efetuar uma manutenção preventiva.
São situações em que o raciocínio incerto se aplica apenas: I, II e III
II
II e III
I e III
I

Em relação à regra de aprendizagem por correlação, selecione a opção correta com a qual ela mais se assemelha.
Regra de aprendizagem LMS.
Regra de aprendizagem de retropropagação.
Regra de aprendizagem Hebbian.
Regra de aprendizagem Perceptron.
Regra de aprendizagem Delta.

Selecione a opção que apresenta a situação adequada para aplicar a busca em largura. Quando os nós sucessores tiverem custos maiores que o do nó atual. Quando não for possível aplicar a busca pelo melhor primeiro (Best First Search). Quando todos os custos dos nós sucessores forem iguais. Sempre deve ser aplicada mesmo que seja combinada com outras estratégias. Quando todos os custos dos nós sucessores forem diferentes.

Suponha que um algoritmo genético utilize um vetor x de oito posições para representar um cromossomo, sendo que o vetor é indexado da posição 1 até a posição 8. Cada gene do cromossomo pode assumir valores inteiros de 1 a 9.
Nesse sentido, selecione a opção correta, levando em consideração as informações dadas na questão.
Para um cromossomo x =[ 1,1,1,2,2,1,2,3], a função de fitness é igual a f(x)=20.
a função de fitness é igual a f(x)=22 para um cromossomo x =[ 1,3,1,3,2,1,2,3].
a função de fitness é igual a f(x)=19 para um cromossomo x =[ 1,0,1,0,2,1,1,3].
Não é possível calcular a função de fitness sem conhecer mais informações sobre o problema.
Para um cromossomo x =[1,0,1,3,2,1,2,3], a função de fitness é igual a f(x)=21.