A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.   B...

Alternativa correta: C - Certo

O tema da questão refere-se ao Backpropagation, um algoritmo fundamental para o treinamento de redes neurais artificiais. Esta técnica é essencial para o processo de aprendizagem supervisionada, onde o objetivo é que a rede neural seja capaz de realizar predições ou classificações corretas.

Para entender a alternativa correta, é necessário conhecer o funcionamento básico das redes neurais e o que significa propagar o erro. Quando uma rede neural faz uma previsão, o resultado é comparado com o valor esperado, e a diferença entre ambos é considerada o erro. O objetivo é minimizar esse erro, ajustando os pesos das conexões entre os neurônios.

O algoritmo de Backpropagation começa calculando o erro na camada de saída da rede. A seguir, esse erro é propagado de trás para frente (da saída para as camadas anteriores) na rede neural. Durante esse processo, os pesos são ajustados proporcionalmente ao erro. Isso é feito com o uso do gradiente do erro em relação aos pesos, permitindo que o algoritmo faça ajustes que visam a reduzir o erro médio durante as iterações de treinamento.

A resposta é correta pois descreve precisamente o processo de Backpropagation: o erro calculado na camada de saída é utilizado para atualizar os pesos nas camadas intermediárias, procedendo assim com a otimização da rede neural no que diz respeito à sua precisão.

A assertiva apresentada é Certa.

O backpropagation é um algoritmo fundamental para treinar redes neurais artificiais. Ele é usado para atualizar os pesos das conexões entre os neurônios em uma rede neural, com o objetivo de minimizar o erro entre as saídas previstas e as saídas reais. O processo de backpropagation propaga o erro da camada de saída para as camadas intermediárias (também chamadas de camadas ocultas) da rede, permitindo que as camadas intermediárias ajustem seus pesos de acordo com a contribuição para o erro total.

O algoritmo de backpropagation é essencialmente uma aplicação do gradiente descendente para otimizar uma função de custo em relação aos pesos da rede. Ele calcula o gradiente do erro em relação aos pesos em todas as camadas da rede, usando a regra da cadeia, e, em seguida, atualiza os pesos de acordo com esse gradiente. Esse processo é repetido em um ciclo iterativo durante o treinamento da rede neural, até que o erro seja minimizado.

Em resumo, o backpropagation é uma técnica fundamental para treinar redes neurais, permitindo que elas aprendam a realizar tarefas específicas ajustando seus pesos de acordo com o erro encontrado durante o processo de treinamento.

Backpropagation é tipo o chef da rede neural, ele vai lá e ajusta a receita para que o resultado final seja uma obra-prima.

Imagine que a rede neural está tentando cozinhar a melhor receita possível, mas no final, ela dá uma espiadinha e percebe que tem alguns errinhos. O Backpropagation é o chef que vai de volta à cozinha e diz para cada ajudante (cada camada da rede) o que eles precisam corrigir.

Então, ele propaga essa informação de erro da saída para as camadas intermediárias, meio que gritando: "Ei, galera do meio, precisamos ajustar algumas coisinhas para que a receita fique perfeita!"

Cada camada no meio faz seus ajustes, tipo colocar mais sal ou menos açúcar, para minimizar os erros e chegar mais perto da receita ideal. É como um processo de refinamento contínuo para garantir que a rede neural se torne a masterchef dos dados.

Resumindo, o Backpropagation é o chef que faz a crítica construtiva, ajudando a turma a ajustar os ingredientes (pesos) para que a receita (resultado) seja simplesmente divina!

O backpropagation é baseado no princípio do gradiente descendente, que busca encontrar os valores dos pesos que minimizam uma função de perda. A ideia central do algoritmo é calcular o gradiente dessa função em relação aos pesos da rede neural e, em seguida, ajustar esses pesos na direção oposta ao gradiente, de forma a minimizar a perda. Esse processo é repetido iterativamente até que a rede neural atinja um estado de convergência, ou seja, quando a função de perda é minimizada.

c-

Backpropagation propagates the error from the output layer back through the intermediate (hidden) layers of a neural network so as to adjust the weights in each layer to minimize the overall error during training.

https://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation

o vitor bubble sort tem o melhor comentario para entender backpropagation:

"É como um processo de refinamento contínuo para garantir que a rede neural se torne a masterchef dos dados.

Resumindo, o Backpropagation é o chef que faz a crítica construtiva, ajudando a turma a ajustar os ingredientes (pesos) para que a receita (resultado) seja simplesmente divina!"