Assinale a opção que apresenta o parâmetro que em uma rede ...

A alternativa correta é C - Taxa de aprendizagem. Vamos entender o porquê.

O tema da questão envolve o treinamento de redes neurais, que são modelos computacionais inspirados no cérebro humano, amplamente utilizados em processos de machine learning. Durante o treinamento de uma rede neural, a taxa de aprendizagem é um dos parâmetros mais críticos. Este parâmetro determina o quanto os pesos das conexões entre os neurônios são atualizados a cada iteração de treinamento.

A taxa de aprendizagem é essencial para o processo de convergência da rede. Se escolhida muito alta, pode levar a um comportamento instável ou mesmo divergente, onde a rede falha em encontrar uma solução adequada. Por outro lado, uma taxa muito baixa pode tornar o treinamento extremamente lento e incapaz de sair de mínimos locais.

Vamos agora analisar as alternativas incorretas:

A - Limiar de ativação: Este parâmetro é utilizado em alguns tipos de funções de ativação para determinar se um neurônio deve ser ativado. No entanto, ele não está diretamente relacionado à velocidade ou estabilidade do treinamento.

B - Número de camadas: Refere-se à profundidade da rede neural. Redes mais profundas têm mais capacidade de modelagem, mas a velocidade do treinamento é mais influenciada por outros fatores, como a taxa de aprendizagem.

D - Número de neurônios: Este parâmetro está relacionado à complexidade da rede e à sua capacidade de aprendizado, mas não à velocidade de convergência diretamente.

E - Número de épocas: Diz respeito ao número de vezes que o algoritmo de treinamento vai passar pelo conjunto de dados completo. Embora muitas épocas possam ser necessárias para uma boa aprendizagem, a taxa de aprendizagem ainda é o parâmetro que ajusta a velocidade e estabilidade por época.

Espero que essa explicação tenha esclarecido suas dúvidas sobre o funcionamento das redes neurais e a importância da taxa de aprendizagem. Gostou do comentário? Deixe sua avaliação aqui embaixo!

(A) LIMIAR DE ATIVAÇÃO

O neurônio artificial funciona a partir de sete elementos:

1. Sinais de entrada
2. -> Advindos do meio externo; Usualmente normalizados
3. Pesos sinápticos
4. -> Valores que servirão para ponderar cada variável de entrada
5. Combinador linear
6. -> Possui a função de agregar os sinais de entrada que foram ponderados pelos pesos sinápticos para produzir um valor de potencial de ativação
7. LIMIAR DE ATIVAÇÃO
8. -> Variável que especifica qual será o patamar apropriado para que o resultado produzido pelo combinador linear possa gerar um valor de disparo em direção à saída do neurônio
9. Potencial de ativação
10. -> Resultado obtido pela diferença do valor produzido entre o combinador linear e o limiar de ativação
11. Função de ativação
12. -> Tem o objetivo de limitar a saída do neurônio dentro de um intervalo de valores razoáveis
13. Sinal de saída
14. -> Consiste no valor final produzido pelo neurônio em relação a um determinado conjunto de sinais de entrada

(B) NÚMERO DE CAMADAS

Basicamente, uma rede neural pode ser dividia em três partes, denominadas camadas.

1. Camada de entrada
2. Responsável pelo recebimento de informações (dados)
3. Camada escondidas / intermediárias / ocultas / invisíveis
4. Responsabilidade de extrair as características associadas ao processo.
5. Camada de saída
6. Responsável pela produção e apresentação dos resultados finais

(C) TAXA DE APRENDIZAGEM

3.4 - Processo de treinamento do Perceptron

"[...] A taxa de aprendizagem {ᶯ} exprime o quão rápido o processo de treinamento da rede estará sendo conduzido ruma à sua convergência (estabilização). A escolha de ᶯ deve ser realizada com cautela para evitar instabilidade no processo de treinamento, sendo que normalmente se adotam valores pertencentes ao intervalo compreendido em 0 < ᶯ < 1 ." p.64

4.3 - Processo de treinamento do Adaline

"[...] Assim como no Perceptron, a taxa de aprendizagem {ᶯ} exprime o quão rápido o processo de treinamento da rede estará rumando em direção ao ponto de minimização da função erro quadrático, sendo que normalmente se adotam valores pertencentes ao intervalo compreendido em 0 < ᶯ < 1." p.79

FONTE: DA SILVA, SPATTI, FLAUZINO. Redes Neurais Artificiais para engenharia e ciências aplicadas curso prático. 2010

OBS.:Tá de sacanagem né!?

"Os covardes nunca tentam, os fracos ficaram no meio do caminho, e somente os fortes venceram."

Hineid Dahab