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Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — CESPE / CEBRASPE 2024

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
ce186284
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
STJ
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Análises de Sistemas de Informação
As redes neurais do tipo feedforward, por padrão, processam os dados continuamente, utilizando encaminhamentos de feedbacks corretivos para aprimorar sua análise preditiva.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoE — Errado

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 Feedforward e Feedback

❌ ERRADO. O item está errado. Redes feedforward não possuem loops de realimentação – o sinal flui apenas no sentido direto (entrada → saída). A afirmação de que "utilizam encaminhamentos de feedbacks corretivos" é própria de redes recorrentes (RNNs), que têm conexões de feedback. O gabarito oficial é Errado.

A principal diferença entre redes feedforward e recorrentes é a presença de ciclos. Enquanto as feedforward processam cada entrada de forma independente e produzem uma saída sem memória de entradas anteriores, as recorrentes mantêm um estado interno e podem usar realimentação para aprimorar a predição ao longo do tempo. O material de apoio afirma: "Uma rede neural recorrente (de feedback) é a que apresenta loops, permitindo os sinais viajarem em ambas as direções. Essa é justamente a grande diferença para as redes feedforward, que não permitem volta."

Portanto, a assertiva está incorreta.

Característica

Redes Feedforward

Redes Recorrentes (RNNs)

Fluxo do sinal

Apenas direto (entrada → saída)

Pode ter loops (realimentação)

Uso de feedback

Não utiliza

Utiliza (feedbacks corretivos)

Memória de entradas anteriores

Não possui (processa cada entrada independentemente)

Possui (mantém estado interno)

Redes neurais
  • 1Feedforward
    • Fluxo direto (entrada → saída)
    • Sem loops de realimentação
    • Sem memória de entradas anteriores
  • 2Recorrentes (RNN)
    • Possuem ciclos/feedback
    • Mantêm estado interno
    • Aprimoram predição ao longo do tempo
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❌ ERRADO.

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