Grátis: Em uma rede neural artificial, a função de ativação é uma mudança não linear nos valores antes de enviar os valores de resultado. É uma função que ... – Questões Respondidas

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Em uma rede neural artificial, a função de ativação é uma mudança não linear nos valores antes de enviar os valores de resultado. É uma função que mapeia corretamente a camada anterior para as restrições (geralmente 0/1) da próxima camada, usada para dar ao modelo o "efeito de camada oculta", o poder real de "ativar" a rede neural artificial.
Qual das opções abaixo é uma função de ativação?
Backpropagation
Bias
Feed Forward
Feed Backward Network
Sigmoid

Aprendendo Através de Exercícios

há 3 meses

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há 3 meses

Tema 4 - Redes Neurais Artificiais (rna)_gabarito

ESTÁCIO EAD

Respostas

Ed

há 3 meses

Vamos analisar as opções: - Backpropagation: é um algoritmo de treinamento, não uma função de ativação. - Bias: é um termo adicional na rede, não uma função de ativação. - Feed Forward: é o processo de propagação dos dados, não uma função de ativação. - Feed Backward Network: não é uma função de ativação, refere-se a redes com realimentação. - Sigmoid: é uma função de ativação muito usada, que mapeia valores para um intervalo entre 0 e 1. Portanto, a resposta correta é: Sigmoid.

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Nesse tipo de rede neural artificial, os neurônios são combinados em uma estrutura em camadas, cada uma com um número diferente de neurônios. O vetor de valores de entrada x passa pela camada inicial e são combinadas com os pesos iniciais em uma soma ponderada e submetidas à função de ativação, cujos valores de saída são ligados às entradas da camada seguinte, percorrendo todas as camadas ocultas (Hidden layers), até a rede fornecer como resultado os valores de saída da última camada ou camada de saída (output layer).
Qual tipo de rede neural artificial corresponde a esta definição?
Redes Neurais Recorrentes (Recurrent Neural Network)
LSTM (Long Short Term Memory)
Rede de Jordan
Rede de Kohonen
Redes Perceptron de Multicamadas (Redes Multilayer Perceptron)

Uma rede varejista possui 32 lojas no estado do Rio de Janeiro e está planejando a construção de uma rede neural artificial para realizar o agrupamento (clustering) e segmentação de seus clientes. Nesse projeto, é necessário que a rede aprenda e encontre padrões e tire conclusões dos dados não rotulados.
Essa rede neural usará qual tipo de aprendizado?
Aprendizado supervisionado
Aprendizado de pesos
Aprendizado inicial
Aprendizado não supervisionado
Aprendizado final

Nessa arquitetura de rede neural artificial, uma sequência de entradas entra em uma camada e é multiplicada por pesos e, em seguida, cada valor é somado para obter uma soma de valores de entrada ponderados. Caso a soma dos valores esteja acima de um determinado limite, normalmente definido como zero, o valor resultante será normalmente 1 e, caso a soma esteja abaixo do limite, o valor de saída será -1. Essa arquitetura de rede neural artificial geralmente aparece em sua forma mais simples como um perceptron de camada única.
Assinale a alternativa que corresponde corretamente a essa definição?
Rede competitiva
Rede concorrente
Rede ativa
Rede Neural Feed Forward
Feed Backward Network (Rede Recorrente)

As Redes neurais artificiais são muito utilizadas para encontrar soluções e escalar processos para facilitar a tomada de decisões.
Dentre as opções abaixo, qual a opção que representa uma desvantagem das redes neurais artificiais?
As redes neurais funcionam mesmo que uma ou algumas unidades não respondam à rede
Funciona bem com dados lineares e não lineares
A rede neural aprende com os dados analisados e não requer reprogramação
Arquitetura facilmente adaptável a vários domínios de problemas
Requer alto poder computacional

Esse componente de uma rede neural artificial mapeia corretamente a camada anterior para as restrições da próxima (geralmente 0/1). Esse componente é definido como uma mudança não linear nos valores antes de enviar os valores de resultado. Essa definição é relativa a qual componente de uma rede neural artificial (RNA)?
Activation function (Função de ativação)
Camada de pesos (Weight layer)
Camada oculta (Hidden layer)
Camada de saída (Output layer)
Viés (Bias)

As Redes Neurais Artificiais têm sido amplamente usadas, por exemplo, em tarefas de reconhecimento de imagem, diagnóstico na medicina, processamento de linguagem natural, previsão de séries temporais, e têm uma infinidade de aplicações possíveis.
Entendendo que as redes neurais artificiais possuem vantagens e desvantagens, analise as afirmativas a seguir:
I - Requer muitos dados de treinamento limpos.
II - Arquitetura facilmente adaptável a vários domínios de problemas.
III - Dificuldade na interpretação dos resultados.
IV - A rede neural aprende com os dados analisados e não requer reprogramação.
V - Requer alto poder computacional.
Assinale a alternativa que apresenta apenas as afirmativas relacionadas às vantagens das redes neurais artificiais:
I - Requer muitos dados de treinamento limpos.
II - Arquitetura facilmente adaptável a vários domínios de problemas.
III - Dificuldade na interpretação dos resultados.
IV - A rede neural aprende com os dados analisados e não requer reprogramação.
V - Requer alto poder computacional.
I, II, III e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.
I e V, apenas.
II e IV, apenas.
II, apenas.

As redes neurais artificiais são constituídas de camadas e cada camada possui vários nós interconectados.
Qual componente abaixo pode ser encontrado em uma rede neural artificial?
Função de ativação (Activation function)
Camada de retorno (Feedback layer)
Camada de retropropagação (Backpropagation layer)
Camada de processamento (Processing layer)
Camada de consolidação (Consolidation layer)

Normalmente, a rede neural artificial é configurada em camadas. As camadas são compostas de vários "nós" interconectados, cada um com uma "função de ativação".
Como é chamada a camada onde ocorre o resultado final do processamento de uma rede neural artificial?
Camada oculta (Hidden layer)
Camada de entrada (Input layer)
Camada de retropropagação
Camada de saída (Output layer)
Camada de pesos (Weight layer)

Nesse tipo de aprendizado, os modelos resultantes envolvem atividades como: o agrupamento de exemplos semelhantes (clustering), redução de dimensionalidade e estimativa de densidade. Qual o tipo de aprendizado estamos nos referindo?
Aprendizado inicial
Aprendizado supervisionado
Aprendizado não supervisionado
Backpropagation (retropropagation)
Aprendizado oculto