No contexto de redes neurais artificiais, são funções de at...

A alternativa correta para a questão é a B - degrau e rampa simétrica.

No contexto de redes neurais artificiais, as funções de ativação são componentes essenciais que ajudam a determinar a saída de um neurônio. Elas introduzem não-linearidades no modelo, permitindo que a rede aprenda e modele dados complexos. Uma característica importante de algumas funções de ativação é serem parcialmente diferenciáveis, ou seja, possuem regiões onde são contínuas e outras onde são diferenciáveis.

Vamos entender as alternativas:

Alternativa A - logística e tangente hiperbólica: Ambas são funções de ativação diferenciáveis em todos os pontos, sendo amplamente utilizadas nas camadas internas de redes neurais devido à sua capacidade de suavizar transições e introduzir não-linearidades.

Alternativa B - degrau e rampa simétrica: Esta é a alternativa correta. A função degrau não é diferenciável no ponto de transição, enquanto a função rampa simétrica (também conhecida como ReLU ou variantes como a função rampa) possui uma região diferenciável, mas apresenta pontos de não diferenciabilidade, tipicamente na origem.

Alternativa C - tangente hiperbólica e gaussiana: A tangente hiperbólica é completamente diferenciável, e a função gaussiana, embora tenha uma forma diferenciável, não é comumente mencionada como parcialmente diferenciável no contexto de redes neurais.

Alternativa D - gaussiana e degrau: A gaussiana é uma função contínua e diferenciável em todos os pontos dentro de seu domínio, enquanto o degrau possui uma grande descontinuidade que impede a diferenciação nesse ponto.

Alternativa E - tangente hiperbólica e degrau bipolar: Assim como antes, a tangente hiperbólica é completamente diferenciável e o degrau bipolar compartilha da mesma descontinuidade que o degrau simples, não sendo parcialmente diferenciável.

Portanto, a alternativa que melhor se alinha à definição de funções de ativação parcialmente diferenciáveis é a alternativa B.

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"As funções de ativação podem ser dividias em dois grupos principais, isto é, funções PARCIALMENTE DIFERENCIÁVEIS e funções TOTALMENTE DIFERENCIÁVEIS"

PARCIALMENTE DIFERENCIÁVEIS - Deg DegBi RamSi

• Função DEGRAU
• Função DEGRAU BIPOLAR
• Função RAMPA SIMÉTRICA

TOTALMENTE DIFERENCIÁVEIS - Log TangHi Gau lin

• Função LOGÍSTICA
• Função TANGENTE HIPERBÓLICA
• Função GAUSSIANA
• Função LINEAR

FONTE: DA SILVA, SPATTI, FLAUZINO. Redes Neurais Artificiais para engenharia e ciências aplicadas curso prático. 2010. Pag: 35-42.

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Hineid Dahab