Seja uma rede neural com camada de entrada com dimensão dois que recebe dados (x1, x2). Essa rede aplica pesos w1 em x1, w2 em x2

FGV 2022 - QUESTÃO 67 Seja uma rede neural com camada de entrada com dimensão dois que recebe dados (x 1 , x 2 ). Essa rede aplica pesos w 1...
FGV 2022 - QUESTÃO 67
Seja uma rede neural com camada de entrada com dimensão dois que recebe dados (x1, x2). Essa rede aplica pesos w1 em x1, w2 em x2 e adiciona um viés w0. A função de ativação é dada pela função sinal s(z) = +1, se z ≥ 0, e s(z) = -1, se z < 0. Essa rede não tem nenhuma camada oculta e será utilizada para classificar observações em y=+1 ou y=-1. 

Para pesos w1 = 2, w2 = 3 e viés w0 = 1, a região de classificação é uma reta que passa nos pontos:

(A) (x1 = -1/2, x2 = 0) e (x1 = 0, x2 = -1/3) e classifica como -1 os pontos acima da reta;

(B) (x1 = 1/2, x2 = 0) e (x1 = 0, x2 = 1/3) e classifica como +1 os pontos acima da reta;

(C) (x1 = -1/2, x2 = 0) e (x1 = 0, x2 = -1/3) e classifica como +1 os pontos acima da reta;

(D) (x1 = -1/2, x2 = 0) e (x1 = 0, x2 = 1/3) e classifica como +1 os pontos acima da reta;

(E) (x1 = 1/2, x2 = 0) e (x1 = 0, x2 = -1/3) e classifica como -1 os pontos acima da reta.

QUESTÃO ANTERIOR:

GABARITO:
(C) (x1 = -1/2, x2 = 0) e (x1 = 0, x2 = -1/3) e classifica como +1 os pontos acima da reta;

RESOLUÇÃO:
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