Vamos analisar cada uma das afirmações sobre redes neurais competitivas: I. Também são conhecidas como redes de funções de base radial (RBF). Verdadeiro, as redes neurais competitivas podem ser associadas a redes de funções de base radial, pois utilizam uma abordagem semelhante em termos de representação de dados. II. Devem desenvolver uma capacidade de criar representações internas para codificar as características dos dados de entrada. Verdadeiro, essa é uma característica importante das redes neurais, pois elas precisam aprender a representar os dados de entrada de forma eficaz. III. Ao tratar dados não rotulados, elas podem ser usadas para gerar os protótipos dos grupos, de forma que todo objeto que ficar a uma distância maior que determinado limiar seja considerado uma anomalia. Verdadeiro, essa afirmação está correta, pois redes neurais competitivas podem ser utilizadas para identificar anomalias em dados não rotulados. IV. Um dado de entrada pode pertencer a vários neurônios de saída simultaneamente. Falso, em redes neurais competitivas, geralmente, um dado de entrada é associado a um único neurônio vencedor, que é o que melhor representa aquele dado. Agora, vamos ver quais alternativas contêm apenas afirmações corretas: - I e II, apenas. (Corretas) - I e IV, apenas. (IV é falsa) - II e III, apenas. (Corretas) - I, II e III, apenas. (Corretas) - III e IV, apenas. (IV é falsa) As alternativas corretas são: I e II, II e III, e I, II e III. No entanto, a alternativa que contém somente afirmações corretas e é a mais abrangente é: I, II e III, apenas.