Questões de Concurso Para tecnologista pleno i - desenvolvimento ou aprimoramento de sistema de assimilação de dados nas componentes do sistema terrestre e de aplicações para monitoramento do processo de assimilação
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Relacione os tipos de redes neurais listadas as seguir, às suas principais características.
1. Redes de Propagação Direta (feedforward).
2. Redes Neurais Recorrentes.
3. Redes de Funções de Base Radial.
4. Redes Auto-Organizáveis de Kohonen.
( ) Rede que possui realimentação, de forma que as saídas são direcionadas para as entradas, formando-se um loop.
( ) Rede em que os sinais fluem apenas em uma direção, da entrada para a saída, exceto quando em treinamento.
( ) Rede que é treinada com aprendizado não supervisionado, criando clusters dos dados de entrada.
( ) Rede usada para aproximar funções contínuas a partir de combinações lineares de Gaussianas.
Assinale a opção que indica a relação correta na ordem apresentada.
Essas etapas de treinamento nem sempre são de fácil execução. Por exemplo, há um fenômeno que ocorre quando um algoritmo é treinado e apresenta bom desempenho para um conjunto particular de dados usado para treinamento, mas falha ao prever respostas para dados de entrada não incluídos naquele conjunto.
A esse fenômeno dá-se o nome, em inglês, de
O conjunto de técnicas utilizadas para computação eficiente dos modelos mencionados constituem ferramentas de
Por exemplo: suponha que se busque um vetor x que resolva o sistema Hx = y, minimizando-se o funcional
em que é a norma L2 (isto é, um problema de mínimos quadrados mal-posto). Pode-se adicionar o termo de regularização de Tikhonov ao funcional, substituindo-o por
em que , e I é a matriz identidade.
Considere um caso hipotético onde as variáveis H, y e α possuem os seguintes valores:
Neste caso, o vetor X que minimiza é:
1. Método de Newton
2. Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS)
3. Gradiente Conjugado
( ) Determina pontos cada vez mais próximos das soluções dos problemas de otimização mudando a direção de busca a cada iteração.
( ) Requer o cálculo das expressões fechadas dos gradientes e matrizes Hessianas a cada iteração.
( ) Utiliza aproximações de matrizes Hessianas e suas inversas para reduzir a carga computacional a cada iteração.
Assinale a opção que indica a relação correta, segundo a ordem apresentada.