Title: Análise de Dados / Redes Neurais Artificiais
Tags: Inteligência_Artificial Resumo
On every note of this deck, unless a note says otherwise:
tldr: - Redes neurais artificiais modelam neurônios biológicos com camadas:
- Entrada: só recebe os atributos (features).
- Ocultas: processam e transformam os dados.
- Saída: produz o resultado final (regressão ou classificação).
- Perceptron:
- Modelo mais simples: uma única saída.
- Faz uma combinação linear dos atributos com pesos e bias e depois aplica uma função de ativação (clássica: função degrau).
- Gera um classificador linear (reta/hiperplano).
- Funções de ativação:
- Introduzem não-linearidade, permitindo aprender relações complexas.
- Exemplos:
  - Degrau / Sinal: simples, sem gradiente em 0.
  - Sigmoide e tanh: saídas em (0,1) ou (-1,1), sofrem com vanishing gradient.
  - ReLU, Leaky ReLU, Softplus: mais usadas em camadas internas de redes profundas.
  - Softmax: usada na saída para classificação multiclasse.
- Deep Learning:
- Subárea de Machine Learning baseada em redes neurais profundas (muitas camadas ocultas).
- Foca em aprendizado de representações: a rede aprende automaticamente quais características são relevantes, especialmente em dados não estruturados (imagens, áudios, textos).
- Cada camada aprende níveis crescentes de abstração (bordas → formas → objetos, etc.).
- Redes Feed-Forward (FFNN / MLP):
- Informação flui só para frente (entrada → ocultas → saída).
- Com largura e profundidade suficientes, podem aproximar qualquer função.
- MLP: camadas totalmente conectadas; funcionam bem para dados tabulares, mas não capturam bem a estrutura espacial de imagens.
- Redes Convolucionais (CNN):
- Resolvem o problema espacial usando filtros (kernels) que exploram localidade em imagens.
- Usam convolução + funções de ativação (ex. ReLU), pooling (ex. max pooling), achatamento e camadas densas finais.
- Famosas arquiteturas: LeNet, AlexNet, GoogLeNet, ResNet.
- Redes Neurais Recorrentes (RNN):
- Têm memória via estados ocultos, adequadas para sequências (texto, áudio, séries temporais).
- A saída de cada passo depende da entrada atual + estados anteriores.
- Sofrem com vanishing gradient e dificuldade em armazenar dependências de longo prazo.
- LSTM (Long Short-Term Memory):
- Tipo de RNN com células de memória e portas (gates):
  - Porta de esquecimento, de entrada e de saída.
- Consegue preservar informação por longos períodos, mitigando o vanishing gradient.
- Faz parte da família das Gated RNNs.
- Transformers:
- Arquitetura moderna baseada apenas em atenção, sem RNN.
- Processa todas as palavras em paralelo, permitindo:
  - Melhor captura de dependências longas em texto.
  - Maior velocidade em treinamento e inferência.
- Base de modelos como GPT, BERT, T5 e estado da arte em PLN.
link: https://documentacao.online/estudos/gxvs.html
title: Redes Neurais Artificiais

front: (Marinha - QT (Marinha)/Marinha/Informática/2020) Dada uma rede Perceptron, com n sinais de entrada (sendo n > 1 ), é correto afirmar que a rede possui:
a) n neurônios artificiais e n camadas de salda.
b) n camadas neurais e n neurônios artificiais.
c) uma camada neural e n neurônios artificiais.
d) uma camada neural e somente um neurônio artificial.
e) n camadas neurais e somente um neurônio artificial.
response: Alternativa D
comment: Um Perceptron é a implementação matemática de um único neurônio de rede neural, possuindo apenas uma única camada neural (a de saída), que recebe todos sinais de entrada e os processa. Dessa forma, realiza uma soma ponderada dessas entradas pelo peso, soma com o viés e, em seguida, aplica uma função de ativação para gerar a saída de classificação.
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back: Alternativa D - Um Perceptron é a implementação matemática de um único neurônio de rede neural, possuindo apenas uma única camada neural (a de saída), que recebe todos sinais de entrada e os processa. Dessa forma, realiza uma soma ponderada dessas entradas pelo peso, soma com o viés e, em seguida, aplica uma função de ativação para gerar a saída de classificação.

front: (CEBRASPE (CESPE)/AJ TRF6/TRF 6/Apoio Especializado/Governança e Gestão de Tecnologia da Informação/2025) As redes neurais feedforward processam dados de entrada até a saída em uma única direção, passando por camadas ocultas, sem ciclos, e são amplamente aplicadas em tarefas supervisionadas, como classificação e regressão.
response: Certo
comment: Redes neurais feedforward fazem o sinal fluir da entrada até a saída em uma única direção, atravessando camadas ocultas sem ciclos/realimentação, como em redes recorrentes. Elas são muito usadas em aprendizado supervisionado, como classificação e regressão.
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back: Certo - Redes neurais feedforward fazem o sinal fluir da entrada até a saída em uma única direção, atravessando camadas ocultas sem ciclos/realimentação, como em redes recorrentes. Elas são muito usadas em aprendizado supervisionado, como classificação e regressão.

front: (CEBRASPE (CESPE)/Ana Desen (BDMG)/BDMG/Sistemas, Arquitetura de Soluções e Dados/2025) O perceptron multicamada (MLP) é um tipo de rede neural artificial constituída de várias camadas de neurônios que utilizam funções de ativação não lineares, permitindo que essa rede aprenda padrões complexos acerca de dados de entrada.
response: Certo
comment: Um perceptron multicamada (MLP) é uma rede com várias camadas “densas” de neurônios, e cada neurônio aplica uma função de ativação não linear (como ReLU ou sigmoide) ao somatório das entradas. Essa não linearidade é o que permite à rede ir além de combinações lineares simples e capturar padrões mais complexos nos dados.
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back: Certo - Um perceptron multicamada (MLP) é uma rede com várias camadas “densas” de neurônios, e cada neurônio aplica uma função de ativação não linear (como ReLU ou sigmoide) ao somatório das entradas. Essa não linearidade é o que permite à rede ir além de combinações lineares simples e capturar padrões mais complexos nos dados.

front: (FGV/Ana Proc (PGM RJ)/2025) As redes neurais são modelos de aprendizado de máquina e podem ser classificadas em diferentes tipos, sendo usadas para distintos propósitos. O tipo de redes neurais que são bem-sucedidas no reconhecimento de imagens, reconhecimento de padrões e visão computacional são denominadas de redes:
a) neurais recorrentes.
b) neurais convolucionais.
c) de algoritmos genéricos.
d) de processamento de linguagem natural.
e) evolucionárias de processamento discricional.
response: Alternativa B
comment: O tipo de rede neural mais bem-sucedido em reconhecimento de imagens e visão computacional é a Rede Neural Convolucional (CNN). As CNNs foram criadas especificamente para superar as deficiências de redes como o Perceptron Multicamadas (MLP) em lidar com dados visuais, já que imagens possuem uma característica espacial (pixels próximos têm relação entre si) que o MLP tradicional ignora.
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back: Alternativa B - O tipo de rede neural mais bem-sucedido em reconhecimento de imagens e visão computacional é a Rede Neural Convolucional (CNN). As CNNs foram criadas especificamente para superar as deficiências de redes como o Perceptron Multicamadas (MLP) em lidar com dados visuais, já que imagens possuem uma característica espacial (pixels próximos têm relação entre si) que o MLP tradicional ignora.

front: (CEBRASPE (CESPE) - PPNS (PETROBRAS)/PETROBRAS/Ciência de Dados/2022) Uma rede neural convolucional é composta por camadas convolucionais, unidades de processamento não linear e camadas de subamostragem (pooling); ela possui como característica a habilidade em explorar correlações temporais e espaciais nos dados.
response: Certo
comment: As camadas convolucionais são o coração das CNNs porque é nelas que aplicamos os filtros de convolução (kernels) sobre a imagem de entrada, movendo-os sobre diferentes partes da imagem, gerando mapas de características. Esses filtros são responsáveis por detectar padrões locais (como bordas, texturas, e outros detalhes) ao longo da imagem. Saibam que, uma rede neural convolucional (CNN), além de ser estruturada para processar dados com uma topologia espacial, como imagens, pode ser utilizada para explorar características temporais, como vídeos.
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back: Certo - As camadas convolucionais são o coração das CNNs porque é nelas que aplicamos os filtros de convolução (kernels) sobre a imagem de entrada, movendo-os sobre diferentes partes da imagem, gerando mapas de características. Esses filtros são responsáveis por detectar padrões locais (como bordas, texturas, e outros detalhes) ao longo da imagem. Saibam que, uma rede neural convolucional (CNN), além de ser estruturada para processar dados com uma topologia espacial, como imagens, pode ser utilizada para explorar características temporais, como vídeos.

front: (Instituto Verbena - AJ (TJ AC)/TJ AC/Técnico-Administrativa/Analista de Ciência de Dados/2024) Redes neurais recorrentes (RNNs) são modelos de aprendizado profundo treinados para reconhecer padrões em dados sequenciais (texto, imagens, genomas, caligrafia, palavra falada ou dados de séries numéricas), em que componentes se inter-relacionam com base em regras complexas de semântica e sintaxe. São características das redes neurais recorrentes:
a) ausência de camadas ocultas, o que permite que seu funcionamento seja mais interpretável que as demais topologias.
b) dependência temporal com os dados, uma vez que processam suas próprias saídas como entradas momento após momento.
c) dependência espacial com os dados, uma vez que as entradas são de tamanho fixo.
d) similaridade com a arquitetura feedforward, pelo loop de feedback conectado às suas decisões anteriores, duplicando assim a quantidade de camadas.
response: Alternativa B
comment: a) Errada. É o Perceptron que possui apenas uma camada neural (de saída), sem haver camadas ocultas. b) Correta. As RNNs têm uma dependência temporal de cada um dos seus processamentos, pois elas utilizam sua própria saída do processamento anterior como entrada para o próximo no passo de tempo seguinte. Isso as torna adequadas para processar sequências de dados, como texto, áudio e séries temporais, onde há uma relação entre eventos passados e futuros. c) Errada. As CNNs são especializadas em dependências espaciais, especialmente em imagens, onde as relações entre pixels vizinhos são cruciais para a extração de características. Além disso, não necessariamente tem “entradas de tamanho fixo”. d) Errada. A Árvore de Decisão é um algoritmo de aprendizagem supervisionada que cria um modelo em forma de árvore que faz previsões baseadas nas características dos dados de entrada. As decisões em cada nó são tomadas com base em perguntas sobre os atributos, utilizando dados rotulados para treinar o modelo. e) Errada. As redes feedforward não têm loops de feedback, visto que as informações fluem em uma única direção, da entrada para a saída. Além disso, os loops de feedback não necessariamente “duplicam as quantidades de camadas”.
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back: Alternativa B - a) Errada. É o Perceptron que possui apenas uma camada neural (de saída), sem haver camadas ocultas. b) Correta. As RNNs têm uma dependência temporal de cada um dos seus processamentos, pois elas utilizam sua própria saída do processamento anterior como entrada para o próximo no passo de tempo seguinte. Isso as torna adequadas para processar sequências de dados, como texto, áudio e séries temporais, onde há uma relação entre eventos passados e futuros. c) Errada. As CNNs são especializadas em dependências espaciais, especialmente em imagens, onde as relações entre pixels vizinhos são cruciais para a extração de características. Além disso, não necessariamente tem “entradas de tamanho fixo”. d) Errada. A Árvore de Decisão é um algoritmo de aprendizagem supervisionada que cria um modelo em forma de árvore que faz previsões baseadas nas características dos dados de entrada. As decisões em cada nó são tomadas com base em perguntas sobre os atributos, utilizando dados rotulados para treinar o modelo. e) Errada. As redes feedforward não têm loops de feedback, visto que as informações fluem em uma única direção, da entrada para a saída. Além disso, os loops de feedback não necessariamente “duplicam as quantidades de camadas”.

front: (FGV/AFFC (STN)/STN/Tecnologia da Informação/Transformação Digital/2024) Assinale a opção que corresponde à rede neural especialmente projetada para superar o problema do desvanecimento do gradiente em sequências longas, empregando células de memória capazes de manter informações por períodos extensos, tornando-a ideal para processar e prever eventos em dados de série temporal com dependências de longo prazo.
a) CNN
b) LSTM
c) SVM
d) RNN
e) MLP
response: Alternativa B
comment: a) Errada. A CNN (Convolutional Neural Network) é voltada para o processamento de dados com estrutura espacial (como imagens), não sequências temporais de longo prazo. b) Correta. A LSTM (Long Short-Term Memory) é uma variação de RNN com células de memória que contornam o desvanecimento do gradiente, armazenando informações por períodos extensos, ideal para séries temporais com dependências de longo prazo. c) Errada. A SVM (Support Vector Machine) é um método de classificação/regressão não neuronal e não possui mecanismo de memória para sequências. d) Errada. A RNN (Recurrent Neural Network) padrão sofre com o desvanecimento do gradiente em sequências longas, pois não tem células de memória especializadas. e) Errada. A MLP (Multi-Layer Perceptron) é uma rede feedforward sem conexões recorrentes nem memória temporal.
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back: Alternativa B - a) Errada. A CNN (Convolutional Neural Network) é voltada para o processamento de dados com estrutura espacial (como imagens), não sequências temporais de longo prazo. b) Correta. A LSTM (Long Short-Term Memory) é uma variação de RNN com células de memória que contornam o desvanecimento do gradiente, armazenando informações por períodos extensos, ideal para séries temporais com dependências de longo prazo. c) Errada. A SVM (Support Vector Machine) é um método de classificação/regressão não neuronal e não possui mecanismo de memória para sequências. d) Errada. A RNN (Recurrent Neural Network) padrão sofre com o desvanecimento do gradiente em sequências longas, pois não tem células de memória especializadas. e) Errada. A MLP (Multi-Layer Perceptron) é uma rede feedforward sem conexões recorrentes nem memória temporal.

front: (CEBRASPE (CESPE)/AJ TRT10/TRT 10/Apoio Especializado/Comunicação Social/2025) A sigla GPT, presente no nome da ferramenta de IA ChatGPT, significa “gerador de processamento de texto”, sendo o principal objetivo da referida ferramenta gerar respostas automáticas baseadas em padrões linguísticos.
response: Errado
comment: GPT significa Generative Pre-trained Transformer e não “gerador de processamento de texto”. Esse nome descreve um modelo de linguagem treinado previamente (pre-trained) em grandes volumes de dados textuais e baseado na arquitetura Transformer, capaz de gerar texto (generative) de forma coerente e contextual.
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back: Errado - GPT significa Generative Pre-trained Transformer e não “gerador de processamento de texto”. Esse nome descreve um modelo de linguagem treinado previamente (pre-trained) em grandes volumes de dados textuais e baseado na arquitetura Transformer, capaz de gerar texto (generative) de forma coerente e contextual.

front: (FGV/AL (CAM DEP)/CAM DEP/Informática Legislativa/2023) A evolução das redes neurais impulsionou significativamente o avanço da inteligência artificial, resultando em arquiteturas inovadoras. Entre elas, uma se sobressai por sua habilidade em gerenciar sequências de tamanho variável, eficiência em treinamentos com grandes volumes de dados e pela implementação do mecanismo de atenção, o que possibilita uma análise ponderada e dinâmica das entradas. Essa arquitetura é denominada
a) Transformer.
b) Rede Neural Convolucional (CNN).
c) Perceptron Multicamadas (MLP).
d) Rede Neural Recorrente (RNN).
e) Rede Neural de Memória Longa de Curto Prazo (LSTM).
response: Alternativa A
comment: a) Correta. Essa arquitetura foi introduzida no artigo "Attention is All You Need" ("Atenção é tudo que você precisa" em tradução livre) e se caracteriza por sua eficiência ao lidar com grandes volumes de dados e sequências de tamanho variável, sem a necessidade de processá-las sequencialmente, como ocorre nas RNNs ou LSTMs. O diferencial do Transformer é o mecanismo de atenção, que permite analisar a entrada como um todo de forma ponderada e paralelas. b) Errada. As CNNs são muito utilizadas em tarefas de visão computacional, como classificação de imagens. c) Errada. O MLP é uma rede neural densa, usada principalmente para classificação e regressão em conjuntos de dados estruturados ou estáticos. d) Errada. As RNNs são arquiteturas projetadas para lidar com sequências, mas processam os dados de forma sequencial, o que limita sua eficiência com grandes volumes de dados e aumenta o tempo de treinamento. Além disso, as RNNs padrão não utilizam o mecanismo de atenção nativamente, sendo essa uma característica exclusiva de arquiteturas mais modernas. e) Errada. As LSTMs são uma variação das RNNs e lidam melhor com o problema de gradientes em tarefas sequenciais. Embora sejam mais avançadas que as RNNs padrão, ainda processam os dados sequencialmente, o que limita sua eficiência com grandes volumes de dados. Além disso, o mecanismo de atenção não faz parte de sua arquitetura base, embora possa ser incorporado como extensão.
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back: Alternativa A - a) Correta. Essa arquitetura foi introduzida no artigo "Attention is All You Need" ("Atenção é tudo que você precisa" em tradução livre) e se caracteriza por sua eficiência ao lidar com grandes volumes de dados e sequências de tamanho variável, sem a necessidade de processá-las sequencialmente, como ocorre nas RNNs ou LSTMs. O diferencial do Transformer é o mecanismo de atenção, que permite analisar a entrada como um todo de forma ponderada e paralelas. b) Errada. As CNNs são muito utilizadas em tarefas de visão computacional, como classificação de imagens. c) Errada. O MLP é uma rede neural densa, usada principalmente para classificação e regressão em conjuntos de dados estruturados ou estáticos. d) Errada. As RNNs são arquiteturas projetadas para lidar com sequências, mas processam os dados de forma sequencial, o que limita sua eficiência com grandes volumes de dados e aumenta o tempo de treinamento. Além disso, as RNNs padrão não utilizam o mecanismo de atenção nativamente, sendo essa uma característica exclusiva de arquiteturas mais modernas. e) Errada. As LSTMs são uma variação das RNNs e lidam melhor com o problema de gradientes em tarefas sequenciais. Embora sejam mais avançadas que as RNNs padrão, ainda processam os dados sequencialmente, o que limita sua eficiência com grandes volumes de dados. Além disso, o mecanismo de atenção não faz parte de sua arquitetura base, embora possa ser incorporado como extensão.

front: (CEBRASPE (CESPE)/Pesq (EMBRAPA)/EMBRAPA/Ciências Exatas e da Terra/Agricultura Digital/2025) Rede neurais são algoritmos que mimetizam a forma como o cérebro funciona e consistem de neurônios artificiais interligados e agrupados em camadas. Cada ligação entre neurônios possui um peso e cada neurônio possui uma função de perda e um bias, que determina se ele será ativado ou não. Tais algoritmos podem ser utilizados na classificação de imagens de satélite.
response: Certo
comment: De fato, rede neurais são algoritmos que imitam a forma como o cérebro funciona e consistem de neurônios artificiais interligados e agrupados em camadas. Cada ligação entre neurônios possui um peso. Porém, cada neurônio possui uma função de ativação própria (e não “uma função de perda”), que determina se ele será ativado ou não. Mesmo com esse pequeno deslize, o examinador considerou a afirmação correta.
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back: Certo - De fato, rede neurais são algoritmos que imitam a forma como o cérebro funciona e consistem de neurônios artificiais interligados e agrupados em camadas. Cada ligação entre neurônios possui um peso. Porém, cada neurônio possui uma função de ativação própria (e não “uma função de perda”), que determina se ele será ativado ou não. Mesmo com esse pequeno deslize, o examinador considerou a afirmação correta.

front: (CEBRASPE (CESPE)/Ana TI (DATAPREV)/DATAPREV/Inteligência da Informação/2023) As redes neurais têm a capacidade de adaptar seus pesos sinápticos considerando as mudanças de padrão dos dados de entrada.
response: Certo
comment: É através do processo de aprendizado que as redes neurais têm a capacidade de adaptar seus pesos sinápticos (ou seja, ajustar os pesos nas conexões entre os neurônios). Usualmente, fazemos isso utilizando o algoritmo backpropagation.
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back: Certo - É através do processo de aprendizado que as redes neurais têm a capacidade de adaptar seus pesos sinápticos (ou seja, ajustar os pesos nas conexões entre os neurônios). Usualmente, fazemos isso utilizando o algoritmo backpropagation.

front: (FGV/Ana (CVM)/CVM/Ciência de Dados/2024) Considere um modelo de rede neural projetado para tarefas de classificação de imagens. A arquitetura da rede consiste em várias camadas, incluindo camadas de entrada, ocultas e de saída. Durante o treinamento, o modelo aprende a atribuir imagens de entrada a classes predefinidas (por exemplo, “gato”, “cachorro”, “pássaro”, etc.). Sobre o papel da camada de saída nessa rede neural, é correto afirmar que ela:
a) garante que a rede neural generalize bem para dados não vistos, prevenindo o sobreajuste;
b) ajusta os pesos dos neurônios ocultos para minimizar o erro de classificação durante o treinamento;
c) mapeia as características aprendidas para rótulos de classe específicos com base em padrões aprendidos;
d) realiza a extração de características aprendendo representações hierárquicas a partir de valores de pixel brutos;
e) calcula a soma ponderada das características de entrada e aplica uma função de ativação para produzir probabilidades de classe.
response: Alternativa C
comment: A camada de saída funciona como uma espécie de “painel de resultados” ao final de toda a série de cálculos internos da rede. Ela recebe vários números que vieram das camadas anteriores, multiplica cada um por um peso que indica sua importância, soma tudo (incluindo o bias) e então converte esse resultado em uma lista de porcentagens (se problema de classificação) ou um número (se regressão). Se for uma classificação, cada porcentagem atribuída a cada nó de saída mostra qual é a chance de o modelo escolher cada opção (por exemplo, “gato”, “cachorro” ou “pássaro”). Assim, ao final temos uma estimativa clara de qual label é a mais provável para aquela entrada.
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back: Alternativa C - A camada de saída funciona como uma espécie de “painel de resultados” ao final de toda a série de cálculos internos da rede. Ela recebe vários números que vieram das camadas anteriores, multiplica cada um por um peso que indica sua importância, soma tudo (incluindo o bias) e então converte esse resultado em uma lista de porcentagens (se problema de classificação) ou um número (se regressão). Se for uma classificação, cada porcentagem atribuída a cada nó de saída mostra qual é a chance de o modelo escolher cada opção (por exemplo, “gato”, “cachorro” ou “pássaro”). Assim, ao final temos uma estimativa clara de qual label é a mais provável para aquela entrada.

front: (CEBRASPE (CESPE)/ERM (ANM)/ANM/Tecnologia da Informação/Ciência de Dados/2025) Os nós de origem na camada de entrada da rede neural, isto é, na primeira camada oculta, fornecem os respectivos elementos do padrão de ativação (vetor de entrada), que constituem os sinais de entrada aplicados aos neurônios (nós de computação) na segunda camada.
response: Errado
comment: A afirmação está incorreta porque os nós da camada de entrada não são uma “primeira camada oculta”, mas sim os nós que que recebem os valores dos atributos dos dados sem qualquer processamento. Na sequência, esses valores brutos são então encaminhados para a verdadeira primeira camada oculta, na qual ocorre o primeiro processamento dos valores na rede.
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back: Errado - A afirmação está incorreta porque os nós da camada de entrada não são uma “primeira camada oculta”, mas sim os nós que que recebem os valores dos atributos dos dados sem qualquer processamento. Na sequência, esses valores brutos são então encaminhados para a verdadeira primeira camada oculta, na qual ocorre o primeiro processamento dos valores na rede.

front: (IADES/Prof (UnDF)/UnDF/Matemática/Ciência de Dados/2022) Considerando uma rede neural, assinale a alternativa que corresponde à unidade central que realiza os processamentos na propagação dos sinais.
a) Neurônio artificial
b) Camada de saída
c) Bias
d) Pesos
e) Sinapses
response: Alternativa A
comment: a) Correta. O neurônio artificial é a unidade central de processamento em uma rede neural, visto que realiza um cálculo das entradas através de uma função de ativação, gerando uma saída. Este comportamento é inspirado no funcionamento de um neurônio biológico. b) Errada. A camada de saída sequer é uma unidade, visto ser um conjunto de neurônios que gera os resultados finais do processamento da rede.. c) Errada. O bias é um parâmetro adicional no neurônio que ajuda a ajustar a função de ativação, sendo assim, um valor constante que permite que o modelo se ajuste melhor aos dados. d) Errada. Os pesos são os coeficientes que multiplicam as entradas do neurônio, representando a importância de cada entrada para o neurônio. e) Errada. As sinapses fazem parte da analogia com redes neurais biológicas, sendo associadas às conexões entre neurônios, representadas pelos pesos.
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back: Alternativa A - a) Correta. O neurônio artificial é a unidade central de processamento em uma rede neural, visto que realiza um cálculo das entradas através de uma função de ativação, gerando uma saída. Este comportamento é inspirado no funcionamento de um neurônio biológico. b) Errada. A camada de saída sequer é uma unidade, visto ser um conjunto de neurônios que gera os resultados finais do processamento da rede.. c) Errada. O bias é um parâmetro adicional no neurônio que ajuda a ajustar a função de ativação, sendo assim, um valor constante que permite que o modelo se ajuste melhor aos dados. d) Errada. Os pesos são os coeficientes que multiplicam as entradas do neurônio, representando a importância de cada entrada para o neurônio. e) Errada. As sinapses fazem parte da analogia com redes neurais biológicas, sendo associadas às conexões entre neurônios, representadas pelos pesos.

front: (CEBRASPE (CESPE)/Tecno P2 (CTI)/CTI/Tecnologias Habilitadoras/Inteligência Artificial e Ciência de Dados/2024) As redes neurais permitem construir modelos que sejam padronizados de acordo com o funcionamento do cérebro humano.
response: Certo
comment: As redes neurais artificiais são inspiradas no funcionamento dos neurônios biológicos do cérebro humano. Neurônios artificiais: funções de ativação e saídas são semelhantes aos neurônios biológicos que recebem sinais elétricos e enviam impulsos. Conexões e pesos: representam sinapses, definindo a importância das conexões e sua importância entre neurônios. Aprendizado: As redes neurais, como o cérebro humano, aprendem ajustando as conexões, porém aqui através do peso.
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back: Certo - As redes neurais artificiais são inspiradas no funcionamento dos neurônios biológicos do cérebro humano. Neurônios artificiais: funções de ativação e saídas são semelhantes aos neurônios biológicos que recebem sinais elétricos e enviam impulsos. Conexões e pesos: representam sinapses, definindo a importância das conexões e sua importância entre neurônios. Aprendizado: As redes neurais, como o cérebro humano, aprendem ajustando as conexões, porém aqui através do peso.

front: (CEBRASPE (CESPE)/Ana (CAU BR)/CAU BR/Infraestrutura de Tecnologia da Informação/2024) Em uma rede neural artificial, o valor de entrada de cada neurônio é calculado pelo produto matemático das saídas dos neurônios da camada inferior.
response: Errado
comment: O valor de entrada é uma combinação linear das saídas dos neurônios da camada anterior pelos seus respectivos pesos.
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back: Errado - O valor de entrada é uma combinação linear das saídas dos neurônios da camada anterior pelos seus respectivos pesos.

front: (CEBRASPE (CESPE)/Tecno (LNA)/LNA/Desenvolvimento e Arquitetura de Software/2024) As redes neurais artificiais (RNA) são técnicas computacionais que, a partir de um modelo matemático inspirado na estrutura neural de seres inteligentes, adquirem conhecimento por meio da experiência. Em relação às RNA, assinale a opção correta.
a) No processo de aprendizado das RNA, pode ser utilizado o paradigma de aprendizado por reforço.
b) O algoritmo de backpropagation é empregado nas RNA no processo de redução do espaço de variáveis de saída.
c) O modelo proposto por McCullock e Pitts na primeira metade do século XX não faz uso de uma função de ativação.
d) As RNA não possuem camada de saída.
e) Minsky e Papert analisaram matematicamente o perceptron e demostraram que redes de uma camada são capazes de solucionar problemas que não sejam linearmente separáveis.
response: Alternativa A
comment: a) Correta. Redes neurais podem ser treinadas usando diferentes paradigmas de aprendizado, incluindo aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço. O aprendizado por reforço envolve um agente que aprende a tomar decisões baseadas em recompensas ou punições como feedback a partir interações com o ambiente. b) Errada. O algoritmo de backpropagation é usado nas redes neurais para treinar os parâmetros da rede, pesos e bias. c) Errada. Desde a origem das redes neurais, com McCullock e Pitts, foi proposto o uso de função de ativação nos neurônios da rede. d) Errada. A camada de saída é a última camada de neurônios da rede, que fornece os resultados finais após o processamento das entradas pelas camadas ocultas. e) Errada. O perceptron utiliza um hiperplano, que é um objeto linear, para classificação dos dados, ou seja, isso implica que eles precisam ser linearmente separáveis (e foram os pesquisadores Minsky e Papert que provaram isso).
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back: Alternativa A - a) Correta. Redes neurais podem ser treinadas usando diferentes paradigmas de aprendizado, incluindo aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço. O aprendizado por reforço envolve um agente que aprende a tomar decisões baseadas em recompensas ou punições como feedback a partir interações com o ambiente. b) Errada. O algoritmo de backpropagation é usado nas redes neurais para treinar os parâmetros da rede, pesos e bias. c) Errada. Desde a origem das redes neurais, com McCullock e Pitts, foi proposto o uso de função de ativação nos neurônios da rede. d) Errada. A camada de saída é a última camada de neurônios da rede, que fornece os resultados finais após o processamento das entradas pelas camadas ocultas. e) Errada. O perceptron utiliza um hiperplano, que é um objeto linear, para classificação dos dados, ou seja, isso implica que eles precisam ser linearmente separáveis (e foram os pesquisadores Minsky e Papert que provaram isso).

front: (CEBRASPE (CESPE)/PPNS (PETROBRAS)/PETROBRAS/Ciência de Dados/2022) Em RNA formada unicamente de perceptron, uma pequena alteração nos pesos de um único perceptron na rede pode ocasionar grandes mudanças na saída desse perceptron; mesmo com a inserção das funções de ativação, não é possível controlar o nível da mudança, por isso, essas redes são voltadas para a resolução de problemas específicos, tais como regressão e previsão de séries temporais.
response: Errado
comment: De fato, uma RNA formada unicamente de perceptron, uma pequena alteração nos pesos de um único perceptron na rede pode ocasionar grandes mudanças na saída desse perceptron. Porém, as funções de ativação ajudam a controlar o comportamento do perceptron e, portanto, o impacto das mudanças nos pesos. Saibam que, cada função de ativação possui suas próprias características, nos permitindo manipular o funcionamento da rede.
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back: Errado - De fato, uma RNA formada unicamente de perceptron, uma pequena alteração nos pesos de um único perceptron na rede pode ocasionar grandes mudanças na saída desse perceptron. Porém, as funções de ativação ajudam a controlar o comportamento do perceptron e, portanto, o impacto das mudanças nos pesos. Saibam que, cada função de ativação possui suas próprias características, nos permitindo manipular o funcionamento da rede.

front: (CEBRASPE (CESPE)/AF (SEFAZ CE)/SEFAZ CE/Tecnologia da Informação da Receita Estadual/2021) Cada unidade de uma rede neural artificial possui um valor e um peso, no seu nível mais básico, para indicar sua importância relativa.
response: Certo
comment: Acredito que a firmação ficaria mais esclarecida se o examinador tivesse informado que cada unidade da rede neural (isto é, o perceptron) na sua forma mais básica (só 1 entrada) possui um peso e uma função de ativação (e não um “valor”). Sendo bem honesto, eu marcaria essa como “errada” se estivesse fazendo a prova.
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back: Certo - Acredito que a firmação ficaria mais esclarecida se o examinador tivesse informado que cada unidade da rede neural (isto é, o perceptron) na sua forma mais básica (só 1 entrada) possui um peso e uma função de ativação (e não um “valor”). Sendo bem honesto, eu marcaria essa como “errada” se estivesse fazendo a prova.

front: (FGV/AFTRM (Pref Cuiabá)/Pref Cuiabá/Tecnologia da Informação/2024) Considere um neurônio com três entradas x1, x2 e x3. A cada entrada é atribuído um peso: w1, w2 e w3, de acordo com a tabela. O limiar é representado por T.
O valor de y quando x1 = 1, x2 = 1 e x3 = 0 é igual a
a) - 0,1.
b) 0.
c) 0,1.
d) 0,2.
e) 1.
response: B
comment: Nessa questão o examinador dá um esquema de perceptron e pede a sua saída para um vetor de características específico. Vale notar que, aqui, o examinador decidiu alterar o limiar de decisão padrão da função degrau de 0 para um valor𝑇.
Antes de calcularmos a saída, vamos representar o perceptron de fato, substituindo seus valores.
Bom, para uma entrada na rede de x1 = 1, x2 = 1 e x3 = 0, temos que a entrada no neurônio artificial será de .1 × 0, 4 + 1 × (− 0, 5) + 0 × 0, 6 =− 0, 1 Como a função degrau possui um valor limiar de 0,2, teremos que a saída do neurônio será de 0, uma vez que -0,1 é inferior a esse limiar.
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back: B - Nessa questão o examinador dá um esquema de perceptron e pede a sua saída para um vetor de características específico. Vale notar que, aqui, o examinador decidiu alterar o limiar de decisão padrão da função degrau de 0 para um valor𝑇.
Antes de calcularmos a saída, vamos representar o perceptron de fato, substituindo seus valores.
Bom, para uma entrada na rede de x1 = 1, x2 = 1 e x3 = 0, temos que a entrada no neurônio artificial será de .1 × 0, 4 + 1 × (− 0, 5) + 0 × 0, 6 =− 0, 1 Como a função degrau possui um valor limiar de 0,2, teremos que a saída do neurônio será de 0, uma vez que -0,1 é inferior a esse limiar.

front: (CEBRASPE (CESPE)/PPNS (PETROBRAS)/PETROBRAS/Ciência de Dados/2022) As funções de ativação são elementos importantes nas redes neurais artificiais; essas funções introduzem componente não linear nas redes neurais, fazendo que elas possam aprender mais do que relações lineares entre as variáveis dependentes e independentes, tornando-as capazes de modelar também relações não lineares.
response: Certo
comment: Em redes neurais, são as funções de ativação que introduzem não-linearidade no sistema, visto que essas funções realizam transformações não lineares nos dados (como Sigmoides, ReLU ou Tangente Hiperbólica, por exemplo). Assim, graças a essas funções que a rede neural consegue aprender relacionamentos mais complexos do que os lineares.
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back: Certo - Em redes neurais, são as funções de ativação que introduzem não-linearidade no sistema, visto que essas funções realizam transformações não lineares nos dados (como Sigmoides, ReLU ou Tangente Hiperbólica, por exemplo). Assim, graças a essas funções que a rede neural consegue aprender relacionamentos mais complexos do que os lineares.

front: (FGV/AL (CAM DEP)/CAM DEP/Informática Legislativa/2023) As funções de ativação são amplamente utilizadas em redes neurais para regular a ativação de neurônios artificiais. Considere a função matemática dada por
f(x) = 1/(1+𝑒^−𝑥)
Assinale a opção que indica a função de ativação representada por essa fórmula.
a) Tangente Hiperbólica (Tanh).
b) Unidade Linear Retificada (ReLU).
c) Sigmoide.
d) Softmax.
e) Unidade Linear Retificada com Vazamento (Leaky ReLU).
response: Alternativa C
comment: Para resolver essa questão não tinha muito o que fazer, deveríamos ter decorado de cabeça que se trata da fórmula da função sigmoide.
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back: Alternativa C - Para resolver essa questão não tinha muito o que fazer, deveríamos ter decorado de cabeça que se trata da fórmula da função sigmoide.

front: (IADES/Prof (UnDF)/UnDF/Metodologias e Técnicas da Computação/2022) Considerando uma rede neural, a função de ativação que deverá ser utilizada para que a saída possa assumir qualquer valor de -1 até 1 é a (o)
a) função logística.
b) tangente hiperbólica.
c) softmax.
d) ReLU.
e) Max Peak.
response: Alternativa B
comment: a) Errada. A função sigmoide mapeia a saída para um intervalo entre 0 e 1. b) Correta. A função tangente hiperbólica (tanh) é uma função de ativação que transforma os valores de entrada em uma faixa de saída que vai de -1 até 1. Isso a torna ideal para situações em que se deseja que a saída do neurônio tenha valores simétricos em torno de zero, permitindo a propagação de valores negativos e positivos. 𝑡𝑎𝑛ℎ = 𝑒𝑥−𝑒−𝑥 𝑒𝑥+𝑒−𝑥 c) Errada. A função softmax é usada em problemas de classificação multiclasse e converte as saídas em probabilidades, ou seja, os valores resultantes são entre 0 e 1 e somam 1. d) Errada. A ReLU mapeia as saídas para valores entre 0 e infinito (visto que, para valores maiores que zero, a saída será igual a este valor). e) Errada. Não é uma função de ativação.
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back: Alternativa B - a) Errada. A função sigmoide mapeia a saída para um intervalo entre 0 e 1. b) Correta. A função tangente hiperbólica (tanh) é uma função de ativação que transforma os valores de entrada em uma faixa de saída que vai de -1 até 1. Isso a torna ideal para situações em que se deseja que a saída do neurônio tenha valores simétricos em torno de zero, permitindo a propagação de valores negativos e positivos. 𝑡𝑎𝑛ℎ = 𝑒𝑥−𝑒−𝑥 𝑒𝑥+𝑒−𝑥 c) Errada. A função softmax é usada em problemas de classificação multiclasse e converte as saídas em probabilidades, ou seja, os valores resultantes são entre 0 e 1 e somam 1. d) Errada. A ReLU mapeia as saídas para valores entre 0 e infinito (visto que, para valores maiores que zero, a saída será igual a este valor). e) Errada. Não é uma função de ativação.

front: (Marinha/QT (Marinha)/Marinha/Informática/2020) No contexto de redes neurais artificiais, são funções de ativação parcialmente diferenciáveis as funções:
a) logística e tangente hiperbólica.
b) degrau e rampa simétrica.
c) tangente hiperbólica e gaussiana.
d) gaussiana e degrau.
e) tangente hiperbólica e degrau bipolar.
response: Alternativa B
comment: Uma função é parcialmente diferenciável quando possui regiões em que a derivada existe e outras em que a derivada inexiste ou é indefinida. A função de ativação degrau padrão nos livros de Machine Learning não é diferenciável em 0, visto ser seu ponto de transição (onde ela muda de valor), local em que há um “salto”. Assim como a função degrau, a função degrau bipolar não possui gradiente em 0, já que também apresenta saltos em torno desse valor. A literatura clássica não costuma elencar a “função rampa simétrica” como uma função utilizada para ativação de neurônio. Bom, saibam que essa função retorna valores iguais aos da entrada para um determinado intervalo, e após esse invervalo restringe as saídas. Vejam que, por possuir “bicos” nos limites do intervalo que a função é crescente, a função não apresenta gradiente nesses locais.
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back: Alternativa B - Uma função é parcialmente diferenciável quando possui regiões em que a derivada existe e outras em que a derivada inexiste ou é indefinida. A função de ativação degrau padrão nos livros de Machine Learning não é diferenciável em 0, visto ser seu ponto de transição (onde ela muda de valor), local em que há um “salto”. Assim como a função degrau, a função degrau bipolar não possui gradiente em 0, já que também apresenta saltos em torno desse valor. A literatura clássica não costuma elencar a “função rampa simétrica” como uma função utilizada para ativação de neurônio. Bom, saibam que essa função retorna valores iguais aos da entrada para um determinado intervalo, e após esse invervalo restringe as saídas. Vejam que, por possuir “bicos” nos limites do intervalo que a função é crescente, a função não apresenta gradiente nesses locais.

front: (Marinha/QT (Marinha)/Marinha/Informática/2020) Sobre as funções de ativação das redes neurais artificiais, assinale a opção correta.
a) O resultado da saída pela aplicação da função degrau sempre assumirá valores reais entre zero e um.
b) O resultado da saída pela aplicação da função degrau bipolar nunca será negativo.
c) O resultado da saída pela aplicação da função tangente hiperbólica sempre assumirá valores positivos.
d) O resultado da saída pela aplicação da função linear sempre assumirá os valores menos um ou um.
e) O resultado da saída pela aplicação da função logística sempre assumirá valores reais entre zero e um.
response: Alternativa E
comment: a) Errada. A função degrau padrão assume dois valores discretos, normalmente 0 ou 1. Porém, nada impede que o utilizador defina as saída como -1 e 1, por exemplo. b) Errada. A função degrau bipolar assume três valores discretos: -1, 0 e 1. Ou seja, pode ser negativo. c) Errada. A tangente hiperbólica (tanh) tem saídas que variam entre -1 e 1. d) Errada. A função linear pode assumir qualquer valor real, pois, regra geral, é definida como sendo igual ao valor da entrada. e) Correta. A função logística (ou sigmoide) limita suas saídas entre 0 e 1.
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back: Alternativa E - a) Errada. A função degrau padrão assume dois valores discretos, normalmente 0 ou 1. Porém, nada impede que o utilizador defina as saída como -1 e 1, por exemplo. b) Errada. A função degrau bipolar assume três valores discretos: -1, 0 e 1. Ou seja, pode ser negativo. c) Errada. A tangente hiperbólica (tanh) tem saídas que variam entre -1 e 1. d) Errada. A função linear pode assumir qualquer valor real, pois, regra geral, é definida como sendo igual ao valor da entrada. e) Correta. A função logística (ou sigmoide) limita suas saídas entre 0 e 1.

front: (CESGRANRIO/SPF (CNU)/CNU/Bloco 2/2014) Em um projeto de desenvolvimento de um sistema de visão computacional para identificar e classificar diferentes tipos de objetos em imagens de tráfego urbano, uma equipe de engenheiros optou por utilizar uma rede neural. Para garantir eficiência computacional e uma eficaz propagação do gradiente durante o treinamento do modelo, cada nó da rede foi implementado utilizando a função de ativação ReLU. A propriedade principal da função ReLU é
a) subtrair o viés do nó do valor de entrada.
b) calcular o valor máximo entre a entrada e o valor do viés associado ao nó.
c) transformar a entrada de acordo com a curva logística.
d) transformar a entrada em um, se for positiva, e em zero, se for negativa.
e) transformar em zero os resultados negativos, mantendo os outros valores.
response: Alternativa E
comment: A ReLU é definida como: . Ou seja, a função transforma valores de entrada𝑓(𝑥) = 𝑚𝑎𝑥(0, 𝑥) negativos em zero e mantém inalterados os valores de entrada que são positivos ou zero.
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back: Alternativa E - A ReLU é definida como: . Ou seja, a função transforma valores de entrada𝑓(𝑥) = 𝑚𝑎𝑥(0, 𝑥) negativos em zero e mantém inalterados os valores de entrada que são positivos ou zero.

front: (FUNDATEC/AFRM/Pref POA/2025) Deep learning é uma subárea do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais profundas para modelar dados complexos. Assinale a alternativa que descreve corretamente uma característica fundamental das redes neurais profundas.
a) Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são adequadas para processar dados sequenciais, como séries temporais e texto.
b) Redes profundas se caracterizam por nunca demandarem grandes volumes de dados para treinar seus modelos de forma eficaz.
c) Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são mais indicadas para a análise de dados tabulares do que para tarefas de visão computacional.
d) Redes neurais profundas se caracterizam por não permitirem otimização dos hiperparâmetros para obter um melhor desempenho.
e) Redes neurais artificiais simples são sempre uma melhor opção do que abordagens de deep learning, visto que apresentam maior precisão do que redes profundas para dados complexos.
response: Alternativa A
comment: a) Correta. As RNNs mantêm um estado oculto que armazena um resumo das entradas anteriores, permitindo-lhes modelar dependências temporais em sequências de dados, característica essencial em deep learning para texto, áudio e séries temporais. b) Errada. Redes neurais profundas costumam ter milhões de parâmetros e, portanto, exigem grandes volumes de dados para evitar overfitting e alcançar boa generalização. c) Errada. CNNs são projetadas para explorar dependências espaciais em dados de imagem (vizinhança de pixels) e não são a primeira escolha para dados tabulares; para estes, modelos baseados em árvores ou MLPs são mais comuns. d) Errada. Hiperparâmetros (número de camadas, taxa de aprendizado, tamanho de lote etc.) são cruciais em deep learning e sua otimização — via grid search, random search ou algoritmos Bayesianos — é prática padrão para melhorar desempenho. e) Errada. Redes simples geralmente não capturam bem a hierarquia de características em dados complexos. Deep learning se destaca justamente por múltiplas camadas capazes de extrair representações cada vez mais abstratas.
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back: Alternativa A - a) Correta. As RNNs mantêm um estado oculto que armazena um resumo das entradas anteriores, permitindo-lhes modelar dependências temporais em sequências de dados, característica essencial em deep learning para texto, áudio e séries temporais. b) Errada. Redes neurais profundas costumam ter milhões de parâmetros e, portanto, exigem grandes volumes de dados para evitar overfitting e alcançar boa generalização. c) Errada. CNNs são projetadas para explorar dependências espaciais em dados de imagem (vizinhança de pixels) e não são a primeira escolha para dados tabulares; para estes, modelos baseados em árvores ou MLPs são mais comuns. d) Errada. Hiperparâmetros (número de camadas, taxa de aprendizado, tamanho de lote etc.) são cruciais em deep learning e sua otimização — via grid search, random search ou algoritmos Bayesianos — é prática padrão para melhorar desempenho. e) Errada. Redes simples geralmente não capturam bem a hierarquia de características em dados complexos. Deep learning se destaca justamente por múltiplas camadas capazes de extrair representações cada vez mais abstratas.

front: (CEBRASPE (CESPE)/ERM (ANM)/ANM/Tecnologia da Informação/Ciência de Dados/2025) O deep learning elimina completamente a necessidade de pré-processamento de dados, pois as redes neurais são capazes de aprender todas as características automaticamente.
response: Errado
comment: A afirmativa está incorreta porque, embora as redes profundas tenham de fato a capacidade de extrair representações cada vez mais abstratas dos dados, isso não dispensa totalmente o pré-processamento, que inclui muitas outras atividades. Assim, antes de processarem as informações, as redes neurais exigem que os dados de entrada estejam em formatos e escalas compatíveis com seus mecanismos de otimização, ou seja, pode ser preciso tratar valores ausentes, normalizar e padronizar características numéricas, codificar variáveis categóricas, equilibrar classes em problemas desbalanceados, remover ruídos, tratar outliers etc.
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back: Errado - A afirmativa está incorreta porque, embora as redes profundas tenham de fato a capacidade de extrair representações cada vez mais abstratas dos dados, isso não dispensa totalmente o pré-processamento, que inclui muitas outras atividades. Assim, antes de processarem as informações, as redes neurais exigem que os dados de entrada estejam em formatos e escalas compatíveis com seus mecanismos de otimização, ou seja, pode ser preciso tratar valores ausentes, normalizar e padronizar características numéricas, codificar variáveis categóricas, equilibrar classes em problemas desbalanceados, remover ruídos, tratar outliers etc.

front: (FGV/TRF1/Analista Judiciário/Análise de Dados/2024) Em uma LSTM, o elemento responsável por extrair informação útil do estado atual para ser utilizada no cálculo do estado oculto é a porta de:
a) saída;
b) memória;
c) entrada;
d) recorrência;
e) esquecimento.
response: Alternativa A
comment: Vamos relembrar as principais portas da LSTM e suas atividades: Porta de esquecimento: Decide quais informações antigas do estado da célula devem ser esquecidas. Porta de entrada: Controla quais informações da nova entrada devem atualizar o estado da célula. Porta de saída: Controla quais partes do estado da célula serão usadas para gerar o estado oculto, que é a saída da unidade LSTM para a etapa atual. Ou seja, qual informação que será a saída atual da LSTM e também entrada para a LSTM do próximo instante de tempo.
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back: Alternativa A - Vamos relembrar as principais portas da LSTM e suas atividades: Porta de esquecimento: Decide quais informações antigas do estado da célula devem ser esquecidas. Porta de entrada: Controla quais informações da nova entrada devem atualizar o estado da célula. Porta de saída: Controla quais partes do estado da célula serão usadas para gerar o estado oculto, que é a saída da unidade LSTM para a etapa atual. Ou seja, qual informação que será a saída atual da LSTM e também entrada para a LSTM do próximo instante de tempo.

front: (CEBRASPE (CESPE)/ERM (ANM)/ANM/Tecnologia da Informação/Ciência de Dados/2025) Uma rede neural feedforward se distingue das demais pela presença de uma ou mais camadas ocultas, cujos nós de computação são chamados de neurônios ocultos ou unidades ocultas, devido ao fato de que essa parte da rede neural não é vista diretamente da entrada ou saída da rede.
response: Errado
comment: As redes neurais feedforward não se distinguem das demais por ter camadas ocultas, já que todas redes neurais possuem uma ou mais camadas ocultas. Sua principal característica é ter um fluxo unidirecional, a informação percorre a rede sempre “para frente” (da entrada para direita, da entrada para a saída), sem ciclos nem laços de realimentação.
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back: Errado - As redes neurais feedforward não se distinguem das demais por ter camadas ocultas, já que todas redes neurais possuem uma ou mais camadas ocultas. Sua principal característica é ter um fluxo unidirecional, a informação percorre a rede sempre “para frente” (da entrada para direita, da entrada para a saída), sem ciclos nem laços de realimentação.

front: (CEBRASPE (CESPE)/Ana TI (DATAPREV)/DATAPREV/Inteligência da Informação/2023) As conexões entre as camadas de uma rede neural do tipo MLP são de natureza feedfoward.
response: Certo
comment: Em uma rede neural feedforward, como a MLP (Multilayer Perceptron), as conexões entre os neurônios seguem uma direção fixa, da camada de entrada, passando pelas as camadas ocultas e, eventualmente, para a camada de saída. Esse tipo de arquitetura é chamado de feedforward porque as informações são propagadas apenas para frente, sem qualquer tipo de retroalimentação (feedback).
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back: Certo - Em uma rede neural feedforward, como a MLP (Multilayer Perceptron), as conexões entre os neurônios seguem uma direção fixa, da camada de entrada, passando pelas as camadas ocultas e, eventualmente, para a camada de saída. Esse tipo de arquitetura é chamado de feedforward porque as informações são propagadas apenas para frente, sem qualquer tipo de retroalimentação (feedback).

front: (FGV/APPGG (SEPLAG Niterói)/Pref Niterói/Gestão de Tecnologia da Informação e Comunicação/2024) Sobre Redes Neurais Artificiais, analise as afirmativas a seguir.
I. A função ReLU é um exemplo de função de ativação. Ela retorna 0 ao receber um valor negativo ou o próprio valor, caso contrário.
II. Uma rede do tipo feedforward apresenta um tipo de retroalimentação, sendo muito utilizada por exemplo no processamento de linguagem natural.
III. Uma Multi-layer Perceptron (MLP) é uma rede neural composta de uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída.
Está correto o que se afirma em
a) I, apenas.
b) I e II, apenas.
c) I e III, apenas.
d) II e III, apenas.
e) I, II e III.
response: Alternativa C
comment: Correta. A função ReLU (Rectified Linear Unit) devolve 0 para entradas negativas e o próprio valor x quando x > 0. II. Errada. Redes feedforward não possuem retroalimentação (feedback); são redes puramente direcionais, usadas sobretudo em classificação de padrões, não em tarefas que requerem memória de sequência. III. Correta. A MLP é composta por uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída, configurando-se como uma arquitetura clássica de rede feedforward.
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back: Alternativa C - Correta. A função ReLU (Rectified Linear Unit) devolve 0 para entradas negativas e o próprio valor x quando x > 0. II. Errada. Redes feedforward não possuem retroalimentação (feedback); são redes puramente direcionais, usadas sobretudo em classificação de padrões, não em tarefas que requerem memória de sequência. III. Correta. A MLP é composta por uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída, configurando-se como uma arquitetura clássica de rede feedforward.

front: (CEBRASPE (CESPE)/AJ STJ/STJ/Apoio Especializado/Análise de Sistemas de Informação/2024) As redes neurais do tipo feedforward, por padrão, processam os dados continuamente, utilizando encaminhamentos de feedbacks corretivos para aprimorar sua análise preditiva
response: Errado
comment: Redes feedforward são acíclicas: cada neurônio envia seu sinal apenas para “frente”, da entrada à saída, sem nenhum laço de realimentação (feedback) durante a inferência. O único “feedback” que ocorre é o backpropagation no treinamento, um ajuste nos pesos usando o erro calculado na saída, mas isso é um procedimento externo ao fluxo de dados na rede, não um canal de realimentação contínuo no próprio modelo. Para incorporarem memória e dependências de longo prazo, é preciso usar arquiteturas recorrentes (RNN, LSTM, etc.), que simulam esse tipo de loop interno.
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back: Errado - Redes feedforward são acíclicas: cada neurônio envia seu sinal apenas para “frente”, da entrada à saída, sem nenhum laço de realimentação (feedback) durante a inferência. O único “feedback” que ocorre é o backpropagation no treinamento, um ajuste nos pesos usando o erro calculado na saída, mas isso é um procedimento externo ao fluxo de dados na rede, não um canal de realimentação contínuo no próprio modelo. Para incorporarem memória e dependências de longo prazo, é preciso usar arquiteturas recorrentes (RNN, LSTM, etc.), que simulam esse tipo de loop interno.

front: (CEBRASPE (CESPE)/Ana TI (DATAPREV)/DATAPREV/Inteligência da Informação/2023) Apesar das CNN serem redes neurais profundas, com várias camadas ocultas, elas são dispensadas nos algoritmos de reconhecimento de imagens.
response: Errado
comment: É justamente no contexto de visão computacional que as CNNs (Convolutional Neural Networks) se destacam. Vejamos suas principais características. ● Reconhecimento de imagens e classificação (por exemplo, identificar objetos em uma imagem), ● Detecção de objetos (localizar objetos dentro de uma imagem), ● Segmentação semântica (atribuir rótulos a cada pixel de uma imagem), ● Reconhecimento facial, entre outras tarefas.
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back: Errado - É justamente no contexto de visão computacional que as CNNs (Convolutional Neural Networks) se destacam. Vejamos suas principais características. ● Reconhecimento de imagens e classificação (por exemplo, identificar objetos em uma imagem), ● Detecção de objetos (localizar objetos dentro de uma imagem), ● Segmentação semântica (atribuir rótulos a cada pixel de uma imagem), ● Reconhecimento facial, entre outras tarefas.

front: (CEBRASPE (CESPE)/ERSTT (ANTT)/ANTT/”Sem Área”/2024) As redes neurais convolucionais distinguem-se das demais redes neurais por seu desempenho superior, tendo suas entradas três tipos principais de camadas: convolucional, de agrupamento e totalmente conectada.
response: Certo
comment: Em tarefas de visão computacional, as CNNs se destacam pelo seu desempenho, principalmente devido à sua arquitetura composta por três tipos principais de camadas: convolucional (que aplica filtros sobre as entradas para extrair características locais, como bordas, texturas, e padrões visuais.), de agrupamento (camada de pooling que reduz a dimensionalidade dos mapas de características extraídos) e totalmente conectada (as características extraídas são “achatadas” (flatten) em um vetor unidimensional, que é passado para uma rede totalmente conectadas (semelhantes às camadas de um MLP) para classificação.
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back: Certo - Em tarefas de visão computacional, as CNNs se destacam pelo seu desempenho, principalmente devido à sua arquitetura composta por três tipos principais de camadas: convolucional (que aplica filtros sobre as entradas para extrair características locais, como bordas, texturas, e padrões visuais.), de agrupamento (camada de pooling que reduz a dimensionalidade dos mapas de características extraídos) e totalmente conectada (as características extraídas são “achatadas” (flatten) em um vetor unidimensional, que é passado para uma rede totalmente conectadas (semelhantes às camadas de um MLP) para classificação.

front: (FGV/Aud CE (TCE-PA)/TCE PA/Administrativa/Ciência de Dados/2024) As redes neurais artificiais (Artificial Neural Networks - ANN) constituem um grupo de algoritmos inspirados nas funções dos neurônios no cérebro humano. Diversas arquiteturas de redes neurais são utilizadas para diferentes problemas, conforme suas funcionalidades. Existe uma arquitetura de rede neural específica, especialmente apropriada ao reconhecimento de padrões de imagens e vídeos, por possuir as seguintes propriedades:
* As informações fluem apenas em uma direção.
* As informações são propagadas em diferentes camadas neurais que filtram características (isto é, as features).
* As informações são propagadas em diferentes camadas que reduzem sua dimensionalidade.
Das opções a seguir, as redes que mais aderem às propriedades listadas acima são as redes
a) de alimentação direta (feedforward).
b) recorrentes.
c) convolucionais.
d) generativas adversárias (GANs).
e) de Hopfield.
response: Alternativa C
comment: As CNNs são redes neurais feedforward, visto que seu fluxo é unidimensional: fluem das camadas de entrada, passando pelas camadas ocultas, até a camada de saída, sem retroalimentação. Além idsso, as CNNs têm camadas convolucionais, que aplicam filtros (kernels) para detectar características locais nas imagens, como bordas, texturas, e padrões. Cada filtro é projetado para aprender um conjunto específico de características das imagens. Finalmene, as CNNs utilizam camadas de pooling (ou camadas de agrupamento) para reduzir a dimensionalidade dos dados após as convoluções, mantendo apenas a informação mais relevante, para diminuir a carga computacional e ajudar a evitar o overfitting.
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back: Alternativa C - As CNNs são redes neurais feedforward, visto que seu fluxo é unidimensional: fluem das camadas de entrada, passando pelas camadas ocultas, até a camada de saída, sem retroalimentação. Além idsso, as CNNs têm camadas convolucionais, que aplicam filtros (kernels) para detectar características locais nas imagens, como bordas, texturas, e padrões. Cada filtro é projetado para aprender um conjunto específico de características das imagens. Finalmene, as CNNs utilizam camadas de pooling (ou camadas de agrupamento) para reduzir a dimensionalidade dos dados após as convoluções, mantendo apenas a informação mais relevante, para diminuir a carga computacional e ajudar a evitar o overfitting.

front: (IADES/Prof (UnDF)/UnDF/Análise de Dados em Saúde/2022) As redes neurais convolucionais são bastante utilizadas em problemas de visão computacional, em particular na radiologia. Tais redes são projetadas para aprender de forma automática e adaptativa hierarquias espaciais de features de imagens por meio de várias operações divididas em camadas. A seguir, a descrição de uma dessas camadas usualmente utilizadas. A função primária dessa camada é reduzir progressivamente o tamanho espacial do volume de dados de entrada. A redução é feita por meio do mapeamento de seções de tamanho 2 × 2 ou 3 ×, 3 do mapa de features para o valor máximo ou médio dessas seções. Uma das vantagens dessa operação é computacional, uma vez que, ao se reduzir a resolução da imagem para um quarto ou para um nono da quantidade de pixels da camada anterior, diminui o número de pesos e de cálculos para treinar a rede. Assinale a alternativa que corresponde ao nome da camada descrita.
a) Camada de convolução
b) Camada de ativação
c) Camada totalmente conectada
d) Camada de pooling
e) Camada de normalização de lote
response: Alternativa D
comment: a) Errada. Basicamente, a camada de convolução aplica filtros para extrair características. b) Errada. As camadas de ativação aplicam uma função não linear (como ReLU) para transformar os dados. c) Errada. São as camadas no final da rede usadas para a classificação. d) Correta. A camada de pooling é usada em redes neurais convolucionais para reduzir progressivamente o tamanho espacial dos mapas de features, ou seja, diminuir a resolução das imagens de forma a preservar as características mais importantes. e) Errada. Em redes neurais, a camada de batch normalization é usada para normalizar (recentralização e redimensionamento) os valores ao longo das camadas, acelerando o treinamento e melhorando a estabilidade.
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back: Alternativa D - a) Errada. Basicamente, a camada de convolução aplica filtros para extrair características. b) Errada. As camadas de ativação aplicam uma função não linear (como ReLU) para transformar os dados. c) Errada. São as camadas no final da rede usadas para a classificação. d) Correta. A camada de pooling é usada em redes neurais convolucionais para reduzir progressivamente o tamanho espacial dos mapas de features, ou seja, diminuir a resolução das imagens de forma a preservar as características mais importantes. e) Errada. Em redes neurais, a camada de batch normalization é usada para normalizar (recentralização e redimensionamento) os valores ao longo das camadas, acelerando o treinamento e melhorando a estabilidade.

front: (CCON UFSM/Ana (UFSM)/UFSM/Tecnologia da Informação/2022) Uma CNN (Convolutional Neural Network) representa um tipo particular de arquitetura de uma rede neural profunda que é particularmente adequada para conjuntos de dados de imagem. Em adição, devido ao seu bom desempenho quando comparada às abordagens tradicionais, as CNNs estão sendo utilizadas no desenvolvimento de várias aplicações que envolvem visão computacional. Uma CNN possui em sua arquitetura diversas camadas que passam por diversas operações. Nesse contexto, como é chamada uma das operações responsável por reduzir a informação da camada anterior, para fins de aumentar a eficiência computacional e que ainda é parte essencial de muitas arquiteturas CNNs?
a) Input Layer.
b) Max-pooling.
c) Filtering.
d) TensorFlow.
e) Função de ativação.
response: Alternativa B
comment: a) Errada. A camada de entrada (input layer) é simplesmente a camada que recebe os dados. b) Correta. Pooling é a uma operação que reduz a dimensionalidade dos mapas de características (feature maps) gerados pela camada convolucional em uma rede neural convolucional (CNN), mantendo as informações mais importantes. Saibam que existem diferentes tipos de pooling, cada um aplicando uma operação distinta para a redução da dimensionalidade. O mais comum é o Max-Pooling (mantém os valores máximos), mas há outros tipos, como o Average-Pooling (faz uma média dos valores). c) Errada. Filtering se refere ao processo de aplicar os filtros na camada convolucional. d) Errada. TensorFlow é uma biblioteca de machine learning usada para implementar modelos de redes neurais. e) Errada. As funções de ativação, como ReLU ou Sigmoide, introduzem não-linearidade nas redes neurais.
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back: Alternativa B - a) Errada. A camada de entrada (input layer) é simplesmente a camada que recebe os dados. b) Correta. Pooling é a uma operação que reduz a dimensionalidade dos mapas de características (feature maps) gerados pela camada convolucional em uma rede neural convolucional (CNN), mantendo as informações mais importantes. Saibam que existem diferentes tipos de pooling, cada um aplicando uma operação distinta para a redução da dimensionalidade. O mais comum é o Max-Pooling (mantém os valores máximos), mas há outros tipos, como o Average-Pooling (faz uma média dos valores). c) Errada. Filtering se refere ao processo de aplicar os filtros na camada convolucional. d) Errada. TensorFlow é uma biblioteca de machine learning usada para implementar modelos de redes neurais. e) Errada. As funções de ativação, como ReLU ou Sigmoide, introduzem não-linearidade nas redes neurais.

front: (FUNDATEC/ANC (PROCERGS)/PROCERGS/Ciência de Dados/2023) As Redes Neurais ......... possuem uma arquitetura feed-forward que usam filtros e camadas de agrupamento para transformar os dados, enquanto as Redes Neurais ......... são preditivas, reutilizam funções de ativação de outros pontos de dados na sequência para gerar a próxima saída em uma série. Assinale a alternativa que preenche, correta e respectivamente, as lacunas do trecho acima.
a) LSTM (Long short-term memory) – GRU (Gated Recurrent Network)
b) Radial Basis Network (RBF) – Perceptrons (P)
c) Convolucionais – Recorrentes
d) Feed Forward Network (FFN) – Convolucionais
e) Recorrentes – Radial Basis Network (RBF)
response: Alternativa C
comment: As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) possuem uma arquitetura feed-forward que usam filtros e camadas de agrupamento para transformar os dados, enquanto as Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são preditivas, reutilizam funções de ativação de outros pontos de dados na sequência para gerar a próxima saída em uma série. Em resumo, CNNs são especialmente projetadas para lidar com dados espaciais, como imagens, e utilizam filtros e pooling para extrair e reduzir características dos dados, enquanto as RNNs são projetadas para lidar com dados sequenciais, como séries temporais e texto, reutilizando as ativações anteriores para prever a próxima saída na sequência.
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back: Alternativa C - As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) possuem uma arquitetura feed-forward que usam filtros e camadas de agrupamento para transformar os dados, enquanto as Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são preditivas, reutilizam funções de ativação de outros pontos de dados na sequência para gerar a próxima saída em uma série. Em resumo, CNNs são especialmente projetadas para lidar com dados espaciais, como imagens, e utilizam filtros e pooling para extrair e reduzir características dos dados, enquanto as RNNs são projetadas para lidar com dados sequenciais, como séries temporais e texto, reutilizando as ativações anteriores para prever a próxima saída na sequência.

front: (CEBRASPE (CESPE)/Ana TI (DATAPREV)/DATAPREV/Inteligência da Informação/2023) Nas redes neurais completamente conectadas, todos os neurônios de uma camada estão conectados aos neurônios da camada seguinte, no entanto, não é possível que as saídas das camadas posteriores alimentem a entrada de camadas anteriores.
response: Errado
comment: É possível que existam redes neurais completamente conectadas com retroalimentação, como no caso de Redes Neurais Recorrentes (RNNs), nas quais a informação pode fluir de volta para camadas anteriores através de conexões recorrentes, permitindo que a rede mantenha memória de estados passados.
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back: Errado - É possível que existam redes neurais completamente conectadas com retroalimentação, como no caso de Redes Neurais Recorrentes (RNNs), nas quais a informação pode fluir de volta para camadas anteriores através de conexões recorrentes, permitindo que a rede mantenha memória de estados passados.

front: (FUNDATEC/ANC (PROCERGS)/PROCERGS/Ciência de Dados/2023) Sobre as Redes Neurais Recorrentes (RNN), é correto afirmar que:
a) As RNNs passam informações em uma direção, através de vários nós de entrada, até que cheguem ao nó de saída. A rede pode ou não ter camadas de nós ocultas, tornando o seu funcionamento mais interpretável.
b) Nas RNNs, as entradas são de tamanho fixo, apresentam relacionamento espacial e, em geral, são utilizadas para reconhecimento facial.
c) Nas redes Gated Recurrent Network (GRU), os gradientes fazem com que a relação temporal que a rede deve aprender se perca com o tempo através de uma célula exclusiva para armazenamento e fluxo de memória.
d) As RNNs possuem uma dependência temporal entre os dados de entrada, pois, além dos dados da camada anterior, os neurônios escondidos da rede também recebem o resultado da operação matemática que eles mesmos realizaram no período temporal anterior. Por essa razão, as RNNs podem ser utilizadas, por exemplo, para a previsão utilizando dados históricos.
e) Nas redes neurais de memória de curto-prazo longa (LTTM), o portão de entrada e saída é substituído por um portão de atualização, que é responsável por controlar o quanto de informação reter e o quanto atualizar. Em outra localização, há um portão denominado reset, que substitui o portão de esquecimento.
response: Alternativa D
comment: a) Errada. As RNNs têm como característica a recorrência pela camada oculta, o que significa que a saída de um neurônio em um instante de tempo pode ser realimentada para a entrada em momentos subsequentes, permitindo que a rede tenha uma memória temporal e seja capaz de capturar dependências em sequências de dados. b) Errada. A questão enumera características das Redes Neurais Convolucionais (CNNs). c) Errada. As redes Gated Recurrent Network (GRU), como a redes neurais de memória de curto-prazo longa, foram desenvolvidas especificamente para resolver o problema da perda de gradiente e manter a relação temporal ao longo de sequências longas através de mecanismos chamados gates (portas). d) Correta. As RNNs são projetadas para lidar com dados sequenciais e têm a capacidade de capturar dependências temporais, assim sua característica principal é que os neurônios escondidos (nas camadas ocultas) não apenas recebem as entradas atuais, mas também recebem uma realimentação da saída anterior, permitindo que a rede “lembre” do que aconteceu em instantes de tempo anteriores. e) Errada. As redes LSTM (Long Short-Term Memory) são um tipo específico de GRU (Gated Recurrent Network) evoluída, sendo que possuem três portões principais: portão de entrada, portão de esquecimento e portão de saída, que controlam o fluxo de informações na célula de memória.
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back: Alternativa D - a) Errada. As RNNs têm como característica a recorrência pela camada oculta, o que significa que a saída de um neurônio em um instante de tempo pode ser realimentada para a entrada em momentos subsequentes, permitindo que a rede tenha uma memória temporal e seja capaz de capturar dependências em sequências de dados. b) Errada. A questão enumera características das Redes Neurais Convolucionais (CNNs). c) Errada. As redes Gated Recurrent Network (GRU), como a redes neurais de memória de curto-prazo longa, foram desenvolvidas especificamente para resolver o problema da perda de gradiente e manter a relação temporal ao longo de sequências longas através de mecanismos chamados gates (portas). d) Correta. As RNNs são projetadas para lidar com dados sequenciais e têm a capacidade de capturar dependências temporais, assim sua característica principal é que os neurônios escondidos (nas camadas ocultas) não apenas recebem as entradas atuais, mas também recebem uma realimentação da saída anterior, permitindo que a rede “lembre” do que aconteceu em instantes de tempo anteriores. e) Errada. As redes LSTM (Long Short-Term Memory) são um tipo específico de GRU (Gated Recurrent Network) evoluída, sendo que possuem três portões principais: portão de entrada, portão de esquecimento e portão de saída, que controlam o fluxo de informações na célula de memória.

front: (FCC/AJ (TJ BA)/TJ BA/Apoio Especializado/Auditor/2023) Um Auditor deseja usar uma rede neural para modelar processos dinâmicos que exigem a incorporação de informações do passado ou do futuro para fazer previsões. Nesse caso. ele deve evitar o uso de redes neurais
a) auto-regressivas
b) feedforwar.
c) recorrentes.
d) de memória de longo prazo.
e) de memória de curto prazo.
response: Alternativa B
comment: O auditor deve evitar as redes neurais feedforward (com “d” no final), visto que nelas os dados fluem em uma única direção, da camada de entrada para a camada de saída, sem realimentação. Essas redes não conseguem reter informações do passado, o que as torna inadequadas para modelar processos dinâmicos que exigem a incorporação de informações temporais passadas ou futuras. Vejam que, Redes Recorrentes (RNNs), sejam aquelas com capacidade de retor memória de longo ou curto prazo, têm a capacidade de lembrar eventos anteriores devido à sua estrutura recorrente, onde os neurônios podem influenciar seus próprios estados futuros.
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back: Alternativa B - O auditor deve evitar as redes neurais feedforward (com “d” no final), visto que nelas os dados fluem em uma única direção, da camada de entrada para a camada de saída, sem realimentação. Essas redes não conseguem reter informações do passado, o que as torna inadequadas para modelar processos dinâmicos que exigem a incorporação de informações temporais passadas ou futuras. Vejam que, Redes Recorrentes (RNNs), sejam aquelas com capacidade de retor memória de longo ou curto prazo, têm a capacidade de lembrar eventos anteriores devido à sua estrutura recorrente, onde os neurônios podem influenciar seus próprios estados futuros.

front: (FGV/Ana (CVM)/CVM/Ciência de Dados/2024) Considere uma estrutura específica de rede neural recorrente, conhecida como Long Short-Term Memory (LSTM). Essa estrutura é projetada para enfrentar desafios como capturar dependências de longo prazo e mitigar o problema do gradiente que desaparece. A inovação arquitetônica distintiva da LSTM é(são):
a) o recorte de gradiente;
b) as células de memória com mecanismos de gating;
c) os mecanismos de atenção;
d) as conexões de salto;
e) as camadas de Max-pooling.
response: Alternativa B
comment: A inovação chave da LSTM está em sua célula de memória, que pode reter informações por longos períodos de tempo e decidir de forma seletiva o que manter ou esquecer, graças aos mecanismos de gating (portas).
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back: Alternativa B - A inovação chave da LSTM está em sua célula de memória, que pode reter informações por longos períodos de tempo e decidir de forma seletiva o que manter ou esquecer, graças aos mecanismos de gating (portas).

front: (Com. Org. (IFSP) - Ana TI (IF SP)/IF SP/Ciência de Dados/2022) Uma rede neural é um modelo preditivo motivado pela forma como o cérebro funciona. Redes neurais artificiais são formadas por neurônios artificiais, que desenvolvem cálculos similares sobre suas entradas. Elas podem resolver uma variedade de problemas, tais como o reconhecimento de caligrafia e a detecção facial, entre outros. São geralmente representadas por meio de um grafo orientado, onde os vértices representam os neurônios e as arestas representam as sinapses. Podem ser classificadas em três categorias específicas: Redes Neurais Feed-Forward, Redes Recorrentes e Redes Conectadas Simetricamente. Dentro dessas categorias, existem diversos tipos de arquiteturas. Assinale a alternativa que define corretamente uma Rede Neural Perceptron Multicamadas.
a) Uma Rede Neural Perceptron Multicamadas é uma rede neural profunda, que pode ser utilizada para classificar imagens, agrupá-las por similaridade e realizar o reconhecimento de objetos dentro de cenas.
b) Uma Rede Neural Perceptron Multicamadas é uma rede neural artificial composta por mais de um Perceptron. Elas são compostas por uma camada de entrada, para receber o sinal, e uma camada de saída, que toma uma decisão ou previsão sobre a entrada. Entre essas camadas podem existir um número arbitrário de camadas ocultas.
c) Uma Rede Neural Perceptron Multicamadas é um tipo de rede neural artificial projetada para reconhecer padrões em sequências de dados, como texto, genomas, sons, dados de série temporais ou linguagem natural.
d) Uma Rede Neural Perceptron Multicamadas é um tipo de rede neural recorrente estocástica, na qual os nós tomam decisões binárias com alguma tendência. Esse tipo de rede neural é capaz de representar e resolver problemas combinatórios difíceis.
response: Alternativa B
comment: a) Errada. As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são mais eficazes em explorar a estrutura espacial das imagens, como reconhecer objetos em cenas, por exemplo. MLPs são redes densamente conectadas e geralmente não são a escolha mais eficiente para imagens, sendo usadas em tarefas mais simples de classificação. b) Correta. Um Perceptron Multicamadas (MLP) é uma rede neural artificial composta por múltiplas camadas, incluindo uma camada de entrada, uma camada de saída e um número arbitrário de camadas ocultas entre elas. Cada camada é composta por neurônios (que o examinador chamou de “perceptron”), e o objetivo dessas camadas ocultas é ajudar a rede a aprender representações complexas dos dados. c) Errada. Embora um MLP possa ser aplicado a dados de séries temporais, ele não é ideal para tarefas que envolvem sequências de dados, como texto ou vídeo. Para essas tarefas, redes mais adequadas são as Redes Neurais Recorrentes (RNNs) ou variantes como as LSTMs (Long Short-Term Memory) ou Transformers. d) Errada. Um Perceptron Multicamadas (MLP) não é uma rede neural recorrente nem é estocástico, visto ser um modelo determinístico feedforward.
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back: Alternativa B - a) Errada. As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são mais eficazes em explorar a estrutura espacial das imagens, como reconhecer objetos em cenas, por exemplo. MLPs são redes densamente conectadas e geralmente não são a escolha mais eficiente para imagens, sendo usadas em tarefas mais simples de classificação. b) Correta. Um Perceptron Multicamadas (MLP) é uma rede neural artificial composta por múltiplas camadas, incluindo uma camada de entrada, uma camada de saída e um número arbitrário de camadas ocultas entre elas. Cada camada é composta por neurônios (que o examinador chamou de “perceptron”), e o objetivo dessas camadas ocultas é ajudar a rede a aprender representações complexas dos dados. c) Errada. Embora um MLP possa ser aplicado a dados de séries temporais, ele não é ideal para tarefas que envolvem sequências de dados, como texto ou vídeo. Para essas tarefas, redes mais adequadas são as Redes Neurais Recorrentes (RNNs) ou variantes como as LSTMs (Long Short-Term Memory) ou Transformers. d) Errada. Um Perceptron Multicamadas (MLP) não é uma rede neural recorrente nem é estocástico, visto ser um modelo determinístico feedforward.