O termo de momento em redes neurais, especialmente nas MLPs com o algoritmo Backpropagation, é utilizado para ajudar na atualização dos pesos de forma mais eficiente. O principal objetivo do momento é suavizar as atualizações, permitindo que a rede "lembre" da direção anterior das atualizações, o que pode ajudar a evitar oscilações e acelerar a convergência. Analisando as alternativas: 1. Para frear a convergência, inibindo a atração de mínimos locais e permitindo a convergência para o mínimo global - Não é o principal objetivo do momento. 2. Para explorar múltiplos pontos de mínimo da função - O momento não é utilizado para explorar múltiplos mínimos. 3. Para acelerar a convergência utilizando um fator multiplicador arbitrado pelo algoritmo - Embora o momento ajude na convergência, não é exatamente isso que ele faz. 4. Para frear a convergência para o valor de mínimo da função de erro, uma vez que uma descida mais lenta impede que se passe do ponto desejado - Isso não é o foco do momento. 5. Para acelerar a convergência utilizando a tendência de correção do ciclo anterior - Esta é a descrição mais precisa do papel do momento, pois ele utiliza a informação do ciclo anterior para melhorar a atualização dos pesos. Portanto, a alternativa correta é: Para acelerar a convergência utilizando a tendência de correção do ciclo anterior.