Vamos analisar cada afirmativa: I. O algoritmo do Perceptron atualiza seus pesos apenas quando a saída gerada diverge da saída esperada. Verdadeiro, essa é uma característica do Perceptron, que ajusta os pesos somente quando há erro na previsão. II. A função de ativação usada no Perceptron é contínua e possibilita o cálculo de derivadas, favorecendo métodos como gradiente descendente. Falso, a função de ativação do Perceptron é uma função de passo (ou degrau), que não é contínua e, portanto, não permite o cálculo de derivadas. III. O processo de aprendizado envolve a aplicação de padrões de entrada com seus respectivos valores desejados de saída. Verdadeiro, isso é uma descrição correta do processo de aprendizado supervisionado. IV. A atualização dos pesos ocorre com base na diferença entre a saída binária da rede e a saída desejada. Verdadeiro, essa é a base do ajuste dos pesos no Perceptron. V. Os pesos iniciais do Perceptron devem ser grandes para acelerar a convergência durante o treinamento. Falso, os pesos iniciais geralmente são definidos como pequenos valores aleatórios para evitar simetrias e ajudar na convergência. Agora, vamos resumir os itens verdadeiros: - I: Verdadeiro - II: Falso - III: Verdadeiro - IV: Verdadeiro - V: Falso Portanto, as afirmativas corretas são I, III e IV. Como nenhuma das alternativas apresentadas corresponde a essa combinação, parece que houve um erro nas opções. Se considerarmos as opções dadas: a. II, III e V, apenas. (Falsa, pois II e V são falsas) b. I, IV e V, apenas. (Falsa, pois V é falsa) Nenhuma das alternativas está correta. Você pode precisar revisar as opções ou a formulação da pergunta.