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PROFUNDA Código da questão: 169486 O conceito de Rede de Crenças Profundas ou Deep Belief Network (DBN), aplicado em Aprendizagem Profunda ou Deep ...

PROFUNDA Código da questão: 169486 O conceito de Rede de Crenças Profundas ou Deep Belief Network (DBN), aplicado em Aprendizagem Profunda ou Deep Learning (DL), possui diferenças em relação às camadas da rede neural. Isto é em parte relacionado com a presença de Máquinas de Boltzmann Restritas ou Restricted Boltzmann Machines (RBMs). Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre Rede de Crenças Profundas ou Deep Belief Network (DBN), pode-se afirmar que há diferenças na DBN sobre as camadas da rede neural, porque: A na DBN, inexiste relação entre a camada inicial e a camada final. B na DBN, os neurônios das camadas únicas comunicam-se lateralmente. C na DBN, a camada inicial e a camada final possuem conjuntamente uma função dupla. D na DBN, a camada inicial e a camada final possuem funções isoladas ao invés de funções conjuntas. E na DBN, o trabalho ocorre baseando-se em camadas múltiplas, ao contrário de camadas únicas.

💡 1 Resposta

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A resposta correta é a alternativa C: na DBN, a camada inicial e a camada final possuem conjuntamente uma função dupla. Isso ocorre porque a DBN é composta por múltiplas camadas, sendo que a camada inicial é responsável por extrair características dos dados de entrada e a camada final é responsável por classificar essas características. Portanto, a camada inicial e a camada final possuem uma função dupla, trabalhando em conjunto para realizar a tarefa de classificação. As outras alternativas estão incorretas, pois não correspondem às diferenças entre as camadas da DBN.

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