Questão 9/10 - Reinforcement Learning Observe o modelo elementar de neurônio artificial abaixo: Fonte: Haykin, 2011, pg.36. Considerando a figura a...

Questão 9/10 - Reinforcement Learning
Observe o modelo elementar de neurônio artificial abaixo:
Fonte: Haykin, 2011, pg.36.
Considerando a figura acima e supondo se tratar do modelo proposto por McCulloch e Pits em 1943 que utiliza a função de ativação limiar (degrau unitário ou Heaviside), com saída oscilando entre -1 e +1, podemos afirmar apenas que:

A Se o vetor de entrada for dado por X ={x1 , x2 ,..., xm}= {1,2,3,4} e os pesos sinápticos por W ={w1 , w2 ,..., wm}= {0,0,0,0} o valor do campo local induzido será a somatória de X, ou seja 10.
B Se o vetor de entrada for dado por X ={x1 , x2 ,..., xm}= {1,2,3,4} e os pesos sinápticos por W ={w1 , w2 ,..., wm}= {0,0,0,0} o valor do campo local induzido será a somatória de W, ou seja 0.
C Se o vetor de entrada for dado por X ={x1 , x2 ,..., xm}= {1,2,3,4} e os pesos sinápticos por W ={w1 , w2 ,..., wm}= {0,0,0,0} a saída do neurônio (Y) será 1.
D Se o vetor de entrada for dado por X ={x1 , x2 ,..., xm}= {1,2,3,4} e os pesos sinápticos por W ={w1 , w2 ,..., wm}= {0,0,0,0} a saída do neurônio (Y) será -1.