6 questões de provas reais da Cebraspe sobre Redes Neurais e Deep Learning, com gabarito. Responda antes de abrir o gabarito.
153 questões desse assunto no acervo do Yatta. Esta página mostra uma amostra fixa.
Em RNA formada unicamente de perceptron , uma pequena alteração nos pesos de um único perceptron na rede pode ocasionar grandes mudanças na saída desse perceptron ; mesmo com a inserção das funções de ativação, não é possível controlar o nível da mudança, por isso, essas redes são voltadas para a resolução de problemas específicos, tais como regressão e previsão de séries temporais.
As funções de ativação são elementos importantes nas redes neurais artificiais; essas funções introduzem componente não linear nas redes neurais, fazendo que elas possam aprender mais do que relações lineares entre as variáveis dependentes e independentes, tornando-as capazes de modelar também relações não lineares.
O algoritmo de backpropagation consiste das fases de propagação e de retro propagação: na primeira, as entradas são passadas através da rede e as previsões de saída são obtidas; na segunda, se calcula o termo de correção dos pesos e, por conseguinte, a atualização dos pesos.
Rede neural recorrente é uma arquitetura similar à feedforward ; a diferença é que a cada nova camada oculta ( hidden layer ) é acrescentada outra camada recorrente à arquitetura conectada à camada anterior, duplicando assim a quantidade de camadas.
Em RNA, o uso de early stopping , ainda que não evite o overfitting , permite calcular com mais precisão a classificação nos dados de validação e, assim, melhorar a acurácia do treinamento.
Uma rede neural convolucional é composta por camadas convolucionais, unidades de processamento não linear e camadas de subamostragem ( pooling ); ela possui como característica a habilidade em explorar correlações temporais e espaciais nos dados.
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