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Durante desenvolvimento de um sistema de recomendação baseado em aprendizado não supervisionado, uma equipe de cientistas de dados optou por utilizar uma Máquina de Boltzmann para modelar padrões ocultos nos dados de usuários. Ao estruturar a rede, os profissionais discutiram papel dos diferentes tipos de neurônios presentes na arquitetura e como esses elementos influenciariam o processo de aprendizagem da rede.
Considerando funcionamento da Máquina de Boltzmann, assinale a alternativa que identifica a dinâmica entre os neurônios da rede.
a. A rede organiza o processamento priorizando neurônios visíveis, limitando envolvimento das unidades ocultas durante a aprendizagem.
b. As conexões sinápticas da Máquina de Boltzmann são definidas de modo assimétrico para interações entre diferentes conjuntos de neurônios.
Os neurônios ocultos mantêm seus estados fixos pelos dados, enquanto os neurônios visíveis variam livremente para capturar padrões no ambiente.
d. Os neurônios visíveis processam informações com autonomia, explorando padrões sem ligação direta com as entradas fornecidas.
e. Os neurônios ocultos operam livremente para inferir correlações nos dados, enquanto os neurônios visíveis seguem padrões fixados pelo ambiente.
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Para responder à pergunta sobre a dinâmica entre os neurônios em uma Máquina de Boltzmann, vamos analisar cada alternativa: a) A rede organiza o processamento priorizando neurônios visíveis, limitando envolvimento das unidades ocultas durante a aprendizagem. - Esta afirmação não é correta, pois as unidades ocultas têm um papel importante na modelagem de padrões. b) As conexões sinápticas da Máquina de Boltzmann são definidas de modo assimétrico para interações entre diferentes conjuntos de neurônios. - Na verdade, as conexões em uma Máquina de Boltzmann são simétricas, então essa alternativa está incorreta. c) Os neurônios ocultos mantêm seus estados fixos pelos dados, enquanto os neurônios visíveis variam livremente para capturar padrões no ambiente. - Isso não é verdade, pois os neurônios ocultos não mantêm estados fixos; eles são fundamentais para a aprendizagem e a captura de padrões. d) Os neurônios visíveis processam informações com autonomia, explorando padrões sem ligação direta com as entradas fornecidas. - Essa afirmação não reflete a dinâmica correta, pois os neurônios visíveis estão diretamente relacionados às entradas. e) Os neurônios ocultos operam livremente para inferir correlações nos dados, enquanto os neurônios visíveis seguem padrões fixados pelo ambiente. - Esta alternativa é a mais correta, pois os neurônios ocultos realmente ajudam a inferir padrões e correlações, enquanto os neurônios visíveis estão mais relacionados às entradas. Portanto, a alternativa correta é: e) Os neurônios ocultos operam livremente para inferir correlações nos dados, enquanto os neurônios visíveis seguem padrões fixados pelo ambiente.

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No campo da inteligência artificial, diferentes modelos de redes neurais são utilizados para representar e processar informações. A Máquina Restrita de Boltzmann é um desses modelos e se destaca por sua arquitetura simplificada e pelo uso de mecanismos específicos para facilitar aprendizado. Essa estrutura é composta por elementos que desempenham papéis distintos no funcionamento da rede.
Com base nos componentes que integram a Máquina Restrita de Boltzmann, associe cada um dos elementos apresentados às respectivas funções que exercem no modelo.
Elementos da Máquina Restrita
Funções na Rede
I. Camada Oculta
A. Camada de entrada de dados, representando variáveis observadas.
II. Camada Visível
B. Exclusão de conexões entre neurônios da mesma camada.
III. Conexões entre camadas
C. Responsável por captar padrões latentes nos dados.
IV. Restrição estrutural
D. Permite a troca de informações entre camadas visível e oculta.
a. I-A; II-B; III-C; IV-D
b. I-B; II-D; III-A; IV-C
I-C; II-A; III-D; IV-B
d. I-C; II-D; III-A; IV-B
e. I-D; II-C; III-B; IV-A

Durante desenvolvimento de um sistema de otimização de rotas com base em redes neurais, um grupo de pesquisadores utilizou a rede de Hopfield como modelo inicial. Com passar do tempo, perceberam que os resultados gerados pelo sistema apresentavam certa repetição e não exploravam soluções alternativas. Em busca de melhorias, discutiram a introdução de um processo que simulasse variações de energia térmica, baseado em ruído, visando tornar as decisões da rede mais exploratórias e menos restritas.
Com base no cenário apresentado e nos conceitos relacionados à rede de Hopfield e aos mecanismos de evolução com inserção de ruído, compreenda as afirmativas a seguir:
I. A presença de ruído permite à rede explorar diferentes estados, inclusive aqueles com energia mais alta, que pode favorecer a transição para estados mais vantajosos.
II. o recozimento simulado é um processo que envolve a redução gradual do ruído, que direciona a rede à estabilização em estados energeticamente mais favoráveis.
III. Um nível constante e elevado de ruído durante a execução favorece o controle do sistema e a fixação em padrões de menor energia.
IV. o comportamento determinístico da rede de Hopfield, sem uso de ruído, tende a levar a rede a convergir para estados que nem sempre são os mais eficazes no conjunto de possibilidades.
a. e II, apenas.
II, III e IV.
I, III e IV, apenas.
d. e IV, apenas
e. e III, apenas.

No estudo de redes neurais recorrentes e suas propriedades dinâmicas, destaca-se o conceito de sistemas autônomos, cuja evolução do estado não depende explicitamente do tempo, mas sim do próprio estado do sistema. Esses sistemas podem ser analisados por meio de campos vetoriais que descrevem seu comportamento ao longo do tempo.
Com relação a este contexto e sobre o conteúdo estudado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:
I. Os sistemas dinâmicos autônomos, representados pela equação vetorial não dependem explicitamente do tempo para descrever a evolução de seu estado, PORQUE
II. A função vetorial F(x) nesse caso, define um campo vetorial de velocidade constante ao longo do tempo, garantindo que o vetor de estado x (t) permaneça inalterado, caracterizando um sistema estacionário.
a. As asserções e são falsas.
b. A asserção é uma proposição falsa, e a é verdadeira.
As asserções e são proposições verdadeiras, mas a não é uma justificativa da I.
d. A asserção é uma proposição verdadeira, e a é uma proposição falsa.
e. As asserções e são proposições verdadeiras, e a é uma justificativa da I.

A divergência construtiva de múltiplos passos é uma técnica que pode ser utilizada para melhorar treinamento das máquinas restritas de Boltzmann (RBMs).
Avalie como a divergência construtiva de múltiplos passos melhora treinamento das RBMs em comparação com a divergência construtiva de um passo.
a. A divergência construtiva de múltiplos passos impede que a RBM atinja equilíbrio térmico, limitando sua aplicação em problemas complexos.
b. A divergência construtiva de múltiplos passos reduz a capacidade da RBM de armazenar padrões de dados complexos.
A divergência construtiva de múltiplos passos faz com que a RBM utilize um processo determinístico para ajustar os pesos dos neurônios, garantindo maior precisão.
d. A divergência construtiva de múltiplos passos permite uma melhor aproximação do equilíbrio térmico, ajustando os pesos de maneira mais precisa em comparação com a divergência construtiva de um passo.
e. A divergência construtiva de múltiplos passos elimina a necessidade de calcular as correlações negativas durante treinamento da RBM.

Diversas áreas do conhecimento utilizam modelos para representar como certos fenômenos evoluem ao longo do tempo. Esses modelos podem envolver estruturas físicas, químicas, computacionais ou matemáticas, e são frequentemente empregados para prever comportamentos futuros, compreender tendências ou interpretar padrões que surgem em decorrência de uma condição inicial.
Considerando esse cenário, assinale a alternativa que identifica o objetivo da teoria dos sistemas dinâmicos.
a. Analisar os padrões de repetição em sistemas para identificar possíveis ciclos de estabilidade a longo prazo.
b. Avaliar como a disposição gráfica dos elementos do sistema facilita sua interpretação e aplicação prática.
Investigar de que forma a organização dos elementos do sistema influencia os resultados em situações específicas.
d. Determinar como a quantidade de componentes afeta a precisão ou adaptabilidade de um sistema em operação.
e. Compreender como os estados de um sistema se transformam ao longo do tempo, guiados por uma regra ou função matemática.

As redes de Hopfield típicas pertencem à classe de redes neurais recorrentes, podendo ser usadas como memória associativa e para resolver determinados problemas de otimização.
Sobre as características das redes de Hopfield típicas, assinale a alternativa correta.
a. Possuem uma arquitetura feedforward e são usadas principalmente em tarefas de classificação.
b. Funcionam com base em retropropagação e são adequadas para treinamento supervisionado.
São compostas por múltiplas camadas de neurônios e utilizam funções de ativação não-lineares.
d. Possuem uma única camada, com pesos simétricos, que garante que a função da energia decresça monotonamente enquanto são aplicadas as regras de ativação.
e. São uma forma de redes convolucionais, usadas amplamente em processamento de imagens.

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