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A aula 6 apresenta a memória de longo prazo (Long Short-Term Memory – LSTM), que se refere a uma arquitetura diferenciada de RNN contendo um algori...

A aula 6 apresenta a memória de longo prazo (Long Short-Term Memory – LSTM), que se refere a uma arquitetura diferenciada de RNN contendo um algoritmo de aprendizagem também baseado em descida de gradiente. Baseado nos conhecimentos apresentados sobre MLP, CNN, RNN e LSTM, marque a alternativa que contém a justificativa da criação deste tipo de rede neural artificial. A A LSTM foi projetada para corrigir os problemas de dissipação do gradiente (quando o gradiente do erro se torna tão grande a ponto de instabilizar e parar o treinamento) ou a explosão de gradiente (quando gradiente do erro se aproxima do zero e causa uma lentidão no treinamento) existentes nas redes neurais recorrentes. B A LSTM foi projetada para corrigir os problemas de dissipação do gradiente (quando gradiente do erro se aproxima do zero e causa uma lentidão no treinamento) ou a explosão de gradiente (quando o gradiente do erro se torna tão grande a ponto de instabilizar e parar o treinamento) existentes nas redes neurais recorrentes. C A LSTM foi projetada para corrigir os problemas de alta complexidade das CNN (quando a quantidade de nós fica tão grande que o processo de treinamento se torna lento, causando a dissipação do gradiente de erro). D A LSTM foi projetada para corrigir os problemas de baixa complexidade das RNN (quando a quantidade de nós fica se aproxima de zero e causa uma lentidão no treinamento). E A LSTM foi projetada para corrigir os problemas de baixa complexidade das MLPs (pois o treinamento das MLPs é feito apenas por alimentação à frente, por ser uma FNN).

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A alternativa correta é a letra A: "A LSTM foi projetada para corrigir os problemas de dissipação do gradiente (quando o gradiente do erro se torna tão grande a ponto de instabilizar e parar o treinamento) ou a explosão de gradiente (quando gradiente do erro se aproxima do zero e causa uma lentidão no treinamento) existentes nas redes neurais recorrentes." A LSTM foi criada para solucionar os problemas de treinamento das redes neurais recorrentes, que são causados pela dissipação ou explosão do gradiente de erro.

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