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Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — CESPE / CEBRASPE 2023

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
ce153863
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
DATAPREV
Ano
2023
Nível
Médio
Cargo
Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação
A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.Backpropagation propaga o erro da camada de saída para as camadas intermediárias de uma rede neural a fim de que estas possam modificar seus pesos de forma a minimizar o erro médio.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoC — Certo

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Redes Neurais – Backpropagation

Gabarito: Certo. A afirmação descreve corretamente o algoritmo de backpropagation: ele propaga o erro da camada de saída para as camadas intermediárias (ocultas), permitindo que os pesos sejam ajustados de modo a minimizar o erro médio. Esse é o princípio fundamental do treinamento de redes neurais multicamadas.

O backpropagation utiliza o gradiente descendente para calcular a contribuição de cada peso para o erro total, ajustando-os iterativamente. O processo começa com a propagação forward (saída da rede) e, em seguida, calcula o erro entre a saída obtida e a desejada. Esse erro é então propagado para trás, camada por camada, atualizando os pesos com base na derivada da função de erro. Dessa forma, a rede "aprende" a reduzir o erro médio ao longo do treinamento.

  1. 1Propagação forward (saída)
  2. 2Calcula erro (saída vs. desejada)
  3. 3Propaga erro para trás
  4. 4Ajusta pesos (gradiente descendente)
  5. 5Minimiza erro médio
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✅ CERTO

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