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Questão de TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial — Redes Neurais — FGV 2023

TI - Ciência de Dados e Inteligência ArtificialRedes Neurais
Código
fg161160
Banca
FGV
Órgão
TCE ES
Ano
2023
Cargo
ACE ( )

Uma Rede Neural Artificial (RNA) feed-forward sem nenhum bias possui uma camada oculta composta de três neurônios e uma camada de saída composta por dois neurônios. A função de ativação da camada oculta e da camada de saída é a Rectified Linear Unit (ReLU), onde

 

f(x)={x,se x≥ 00,se x <0\begin{cases} x,se\,x\ge\,0\\0,se\,x\,<0 \end{cases}

 

e as matrizes

 

W_1=[0,1−0,20,4000,2]\begin{bmatrix}0,1&-0,2\\0,4&0\\0&0,2 \end{bmatrix}e\,\,W_2=[0,3−0,50,100,2−0,1]\begin{bmatrix} 0,3&-0,5&0,1\\0&0,2&-0,1\end{bmatrix}

 

representam os pesos entre a camada de entrada e a camada oculta e entre a camada oculta e a camada de saída, respectivamente.

 

Considerando um vetor de entrada X=[12]\begin{bmatrix} 1\\2 \end{bmatrix}, o vetor de saída será:

  1. A[0,110,04]\begin{bmatrix} 0,11\\0,04 \end{bmatrix}
  2. B[00,04]\begin{bmatrix} 0\\0,04 \end{bmatrix}
  3. C[−0,160,04]\begin{bmatrix} -0,16\\0,04 \end{bmatrix}
  4. D[−0,250,04]\begin{bmatrix} -0,25\\0,04 \end{bmatrix}
  5. E[0,250,12]\begin{bmatrix} 0,25\\0,12 \end{bmatrix}
Revelar gabarito e comentário

GabaritoB — \begin{bmatrix} 0\\0,04 \end{bmatrix}

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