Vamos analisar cada uma das afirmações sobre redes neurais artificiais: ( ) A definição da arquitetura adotada na rede neural artificial depende principalmente do tipo de problema a ser resolvido. É verdadeira (V). A arquitetura da rede deve ser escolhida com base nas características do problema, como a natureza dos dados e o tipo de saída desejada. ( ) Quando uma rede neural artificial não apresenta resultados satisfatórios, a camada oculta é normalmente mantida intacta e todo o resto é reprojetado. É falsa (F). Geralmente, se os resultados não são satisfatórios, pode ser necessário ajustar a camada oculta, incluindo o número de neurônios e a própria estrutura da rede. ( ) O número de neurônios existentes da camada de saída depende do número de classes a serem representadas como conclusão do processamento da rede. É verdadeira (V). O número de neurônios na camada de saída deve corresponder ao número de classes que a rede precisa classificar. ( ) Uma rede Perceptron pode representar seus valores de forma decimal, hexadecimal ou binária. É falsa (F). O Perceptron trabalha com valores numéricos, geralmente em formato decimal ou binário, mas não é comum representá-los em hexadecimal. ( ) Por processarem informação de forma análoga a do cérebro humano, as redes neurais artificiais são adequadas a aplicações de reconhecimento de padrões. É verdadeira (V). As redes neurais são projetadas para imitar o funcionamento do cérebro e são, de fato, muito eficazes em tarefas de reconhecimento de padrões. Agora, organizando as respostas: 1. V 2. F 3. V 4. F 5. V Portanto, a sequência correta é: c) V - F - V - F - V.