Para responder a essa pergunta, vamos analisar cada uma das alternativas em relação às fases do algoritmo de treinamento de redes neurais. A) A base inicial para se prosseguir com o treinamento depende das constantes existentes no algoritmo neural. - Esta afirmação é verdadeira, pois a base inicial é importante para o treinamento. B) Um exemplo do conjunto de dados usado para treinamento da rede neural é apresentado na camada de entrada da rede e é propagado para as próximas camadas por meio do processamento nos neurônios (neurônios do tipo Perceptron) até que, na camada de saída, o resultado final é produzido; - Esta descrição corresponde à fase de propagação do sinal. C) A resposta produzida na camada de saída é comparada com a resposta desejada, o erro obtido é calculado e, então, propagado de volta até a camada de entrada, propiciando que as alterações necessárias nos pesos das sinapses sejam calculadas; - Esta afirmação descreve a fase de retropropagação do erro. D) O ajuste de pesos é, de fato, realizado a partir das alterações calculadas na segunda fase. - Esta afirmação também é verdadeira, pois o ajuste de pesos ocorre após a retropropagação. E) Nenhuma das alternativas - Esta opção sugere que todas as alternativas anteriores estão corretas. Analisando as opções, todas as alternativas A, B, C e D descrevem fases do algoritmo de treinamento. Portanto, a alternativa que NÃO corresponde a nenhuma das três fases é: E) Nenhuma das alternativas.