RNA

As __________ usam as entradas da camada de entrada ou de

outras camadas ocultas. As redes neurais artificiais podem ter

várias camadas ocultas. Cada camada oculta analisa o resultado da

camada anterior, processa-o mais um pouco e o encaminha para a

próxima camada.

• Camadas de saída.

• Camadas ocultas.

• Camada de entrada.

• Camada de ativação.

4Com relação às RNA, avalie as afirmações a seguir:

I– As redes artificiais de neurônios são modeladas de forma análoga ao cérebro humano, sendo compostas por vários neurônios artificiais.

II– Uma RNA deve ser treinada com 100% de precisão para cada fato de entrada, garantindo desta forma um desempenho ótimo.

III– O cérebro humano é mais eficiente do que o computador no que se refere a reconhecimento de padrões.

IV– O número de camadas de uma RNA deve ser definido antes de se saber quais são os dados de entrada para o treinamento.

Agora assinale a alternativa que somente contém afirmações CORRETAS:

• I, II, III, IV.

• I, II, IV.

• I, III.

• III, IV.

Qual é a unidade de processamento fundamental de uma Rede Neural Artificial?

• Neurônio.

• Camada.

• Peso.

• Sinapse.

A correção dos pesos acontece a cada apresentação

à rede de um exemplo do conjunto de treinamento. Cada correção

de pesos baseia-se somente no erro do exemplo apresentado

naquela iteração. Assim, em cada ciclo ocorrem N correções.

• Modo Batch.

• Modo Padrão.

As redes neurais __________ processam dados em uma direção,

do nó de entrada para o nó de saída. Cada nó de uma camada está

conectado a todos os nós da próxima camada. Com o passar do

tempo, uma rede feedf

• profundas.

• convolucionais.

• feedforward.

• retro propagação.

Uma Rede Neural Convolucional (ConvNet /

Convolutional Neural Network / CNN) é um algoritmo de

Aprendizado Profundo que pode captar uma imagem de entrada,

atribuir importância (pesos e vieses que podem ser aprendidos) a

vários aspectos / objetos da imagem e ser capaz de diferenciar um do

outro.

• Certo.

• Errado.

A propriedade mais importante das redes neurais é a habilidade de

aprender de seu ambiente e com isso melhorar seu desempenho. Isso

é feito através de um processo iterativo de ajustes aplicado a seus

pesos, o treinamento. O aprendizado ocorre quando a rede neural

atinge uma solução generalizada para uma classe de problemas.

• Certo.

• Errado.

Uma rede neural básica tem neurônios artificiais interconectados

em três camadas: Camada de entrada, Camada oculta e Camada de ativação.

• Certo.

• Errado.

Sobre as funções de ativação das redes neurais artificiais, assinale a opção correta.

• O resultado da saída pela aplicação da função degrau sempre assumirá valores reais entre zero e um.

• O resultado da saída pela aplicação da função degrau bipolar nunca será negativo.

• O resultado da salda pela aplicação da função logística sempre assumirá valores reais entre zero e um.

• O resultado da saída pela aplicação da função linear sempre assumirá os valores menos um ou um.

O processamento de imagens é uma situação que demanda volume

considerável de entradas e inúmeros treinamentos para obter

resultados satisfatórios, sendo que o treinamento consiste no ajuste

do peso de cada conexão.

• Certo.

• Errado.