QUESTÃO 10
As redes neurais artificiais são modelos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano e amplamente utilizados em tarefas, como reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural e tomada de decisões. Esses modelos são compostos por camadas de neurônios artificiais, que recebem sinais de entrada, processam essas informações e geram uma saída. Um dos elementos mais importantes nesse processamento é a função de ativação, aplicada em cada neurônio após o cálculo da soma ponderada das entradas. Essa função permite que a rede aprenda relações complexas entre os dados de entrada e saída. Sem ela, a rede neural se comportaria como um modelo linear, com capacidade limitada de representação.

Com base nas redes neurais artificiais, assinale a alternativa que exibe o papel fundamental da função de ativação durante o processamento dos sinais de entrada:

Alternativas
Alternativa 1 – Atualizar os pesos sinápticos.
Alternativa 2 – Normalizar os dados de entrada.
Alternativa 3 – Calcular o erro da saída esperada.
Alternativa 4 – Introduzir não-linearidade no modelo.
Alternativa 5 – Determinar a taxa de aprendizado da rede.
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