Determinada empresa, ao realizar um programa de aceleração,...

Olá, estudante! Vamos analisar a questão sobre redes neurais, mais especificamente sobre o perceptron.

A alternativa correta é a Alternativa A.

**Justificativa da Alternativa Correta:**

A alternativa A descreve corretamente o perceptron como um algoritmo simples dedicado a efetuar uma análise binária. Isso significa que ele é usado para identificar se determinada transação é fraude ou não fraude, funcionando como um classificador linear binário. Essa é a essência do perceptron, que é a base das redes neurais artificiais.

**Análise das Alternativas Incorretas:**

Alternativa B: Esta alternativa menciona que o perceptron é composto por duas redes simétricas com quatro ou cinco camadas rasas que representam metade da codificação (encoder) da rede. Isso está incorreto. A descrição parece se referir mais a uma rede autoencoder, que é usada para redução de dimensionalidade, não ao perceptron.

Alternativa C: A descrição fala de redes neurais artificiais profundas capazes de classificar transações e agrupá-las por similaridade. Isso está mais relacionado a redes neurais profundas, como redes convolucionais ou redes LSTM, e não ao perceptron, que é um modelo mais simples de rede neural.

Alternativa D: Esta alternativa menciona um conjunto de algoritmos de redes neurais artificiais especialmente úteis para o processamento de dados sequenciais. Aqui, estamos falando de redes neurais recorrentes (RNNs), que são projetadas para lidar com dados sequenciais, diferente do perceptron.

Alternativa E: A descrição indica o método-padrão em redes neurais artificiais para cálculo da contribuição de erro de cada neurônio após o processamento de um lote de dados. Isso descreve o algoritmo de retropropagação (backpropagation), usado no treinamento de redes neurais. Embora importante, não é o que define um perceptron.

Em resumo, a alternativa A é a correta porque descreve o perceptron de forma precisa e direta, destacando sua função como um classificador linear simples. As demais alternativas confundem o perceptron com outros tipos de redes neurais ou algoritmos.

Espero que esta explicação tenha sido clara e útil para você. Se precisar de mais ajuda, estou à disposição!

O algoritmo perceptron foi desenvolvido no Laboratório Aeronáutico de Cornell em 1957, financiado pelo Escritório de Pesquisa Naval dos Estados Unidos. O algoritmo foi o primeiro passo planejado para uma implementação de máquina para reconhecimento de imagem . A máquina, chamada Mark 1 Perceptron, era composta fisicamente por um conjunto de 400 fotocélulas conectadas a perceptrons cujos pesos eram registrados em potenciômetros, ajustados por motores elétricos. A máquina foi uma das primeiras redes neurais artificiais já criadas.

Aos não assinantes,

GABARITO: A

Letra A

O Perceptron, conforme estudamos nos capítulos anteriores, é um algoritmo simples destinado a realizar a classificação binária; isto é, prevê se a entrada pertence a uma determinada categoria de interesse ou não: fraude ou não_fraude, gato ou não_gato.

http://deeplearningbook.com.br/as-10-principais-arquiteturas-de-redes-neurais/

tendi nada!

Perceptron é uma rede neural de camada única e um Perceptron de várias camadas é chamado de Rede Neural Artificial. O Perceptron é um classificador linear (binário). Além disso, é usado na aprendizagem supervisionada e pode ser usado para classificar os dados de entrada fornecidos.

GABARITO; LETRA "A"