Para entender a separabilidade de padrões em redes RBF (Radial Basis Function), é importante considerar como essas redes funcionam. As redes RBF utilizam funções de base radial para transformar os dados de entrada em um espaço onde as classes podem ser separadas de forma mais eficaz. Vamos analisar as alternativas: a) A separabilidade de padrões em redes RBF se dá pela utilização de funções de ativação não-lineares como ReLU e sigmoide. - Embora funções de ativação sejam importantes, a separabilidade em RBF é mais sobre a estrutura radial. b) A separabilidade de padrões em redes RBF se dá pela existência de uma superfície que separa naturalmente os pontos da classe X1 dos pontos da classe X2. - Esta opção está correta, pois as redes RBF criam superfícies que podem separar as classes no espaço transformado. c) A separabilidade de padrões em redes RBF se dá pela conexão direta entre as camadas de entrada e saída, sem necessidade de funções ocultas. - Isso não é verdade, pois as redes RBF têm uma camada oculta que é crucial para a separação. d) A separabilidade de padrões em redes RBF é garantida pela presença de múltiplas camadas ocultas com neurônios profundamente conectados. - As redes RBF geralmente têm uma única camada oculta, então essa afirmação não é precisa. e) A separabilidade de padrões em redes RBF se dá unicamente pela estrutura dos dados de entrada, sem a necessidade de mapeamento para um espaço oculto. - Isso não é correto, pois o mapeamento para um espaço oculto é fundamental para a separação. Portanto, a alternativa correta é: b) A separabilidade de padrões em redes RBF se dá pela existência de uma superfície que separa naturalmente os pontos da classe X1 dos pontos da classe X2.