Após o treinamento, uma rede neural perceptron com 2 sinais de entrada e um neurônio de saída será capaz de

Após o treinamento, uma rede neural perceptron com 2 sinais de entrada e um neurônio de saída será capaz de

ENADE 2014 - QUESTÃO 26

Após o treinamento, uma rede neural perceptron com 2 sinais de entrada e um neurônio de saída será capaz de classificar quatro indivíduos (I1, I2, I3, I4 ) em duas classes, conforme o quadro a seguir.

O primeiro passo é codificar as informações em base binária. Os sinais devem ser representados da seguinte forma

Considerando aprendizado supervisionado (com uso do algoritmo de correção de erros), verifique se cada  indivíduo é professor (0) ou dentista (1). Considere uma taxa de aprendizagem igual a 1, pesos iniciais iguais  a zero para cada entrada e a seguinte função de ativação: Se x > 0, então f(x) = 1, caso contrário f(x) = 0.

O quadro a seguir apresenta a entrada dos dados, a saída calculada pela RNA e a saída esperada.

Com base nas informações apresentadas, conclui-se que a atualização dos pesos a cada nova entrada, no treinamento dessa rede neural, é igual a

A) [1,1], [1,0], [1,0], [1,0], [1,0], [1,0].

B) [1,1], [1,0], [0,0], [0,0], [1,0], [1,0].

C) [1,0], [1,1], [1,1], [1,1], [0,0], [1,0].

D) [1,1], [1,0], [1,0], [0,0], [0,0], [1,0].

E) [1,1] [1,0], [1,0], [0,0], [0,0], [0,0].

RESOLUÇÃO:

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GABARITO:

A) [1,1], [1,0], [1,0], [1,0], [1,0], [1,0].

QUESTÃO DISPONÍVEL EM:

- Prova Engenharia de Computação ENADE 2014 com Gabarito