Explique com suas palavras o Algoritmo Retropropagação do Erro. (valor = 2,0)
Passo 1
Primeiro, vamos entender o que a questão está pedindo. Precisamos explicar, com nossas próprias palavras, o Algoritmo de Retropropagação do Erro. Esse algoritmo é fundamental no treinamento de redes neurais artificiais, uma área dentro da Inteligência Artificial. Para resolver isso, vamos precisar entender conceitos básicos de redes neurais e como o aprendizado acontece nelas.
Passo 2
Vamos começar pelo básico: uma rede neural é composta por camadas de neurônios artificiais que processam informações. Cada conexão entre neurônios tem um peso que ajusta a importância da informação. O objetivo do treinamento é encontrar os pesos ideais para que a rede possa fazer previsões precisas.
Passo 3
O Algoritmo de Retropropagação do Erro é o método mais comum para treinar essas redes neurais. Ele funciona da seguinte forma: primeiro, a rede faz uma previsão com os pesos atuais. Depois, calculamos o erro, que é a diferença entre a previsão da rede e o valor real que queremos prever.
Passo 4
A retropropagação do erro envolve calcular como esse erro pode ser atribuído a cada peso na rede. Para isso, usamos o cálculo de derivadas parciais para determinar o quanto cada peso contribui para o erro total. Essa informação nos permite ajustar os pesos de forma que o erro diminua na próxima previsão.
Passo 5
Esse processo é repetido várias vezes: a rede faz uma previsão, calcula o erro, propaga esse erro de volta pelas camadas da rede, ajustando os pesos a cada etapa para minimizar o erro. Com o tempo, a rede aprende os padrões nos dados e melhora sua precisão.
Resposta
O Algoritmo de Retropropagação do Erro é um método usado para treinar redes neurais artificiais. Ele funciona ajustando os pesos das conexões na rede com base no erro das previsões, propagando esse erro de volta pelas camadas para minimizar a diferença entre a saída da rede e o valor real desejado, permitindo que a rede aprenda e melhore suas previsões ao longo do tempo.
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Complete a tabela abaixo, sendo que o valor de
é a saída de um neurônio artificial (
), onde
e
. Considere a função de ativação dada por
. (valor
)
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0,76 | 0,89 | 0 | |||
0,24 | 0,35 | 1 |
Por que o controle de temporização é fundamental para o TCP (Transmission Control Protocol)? Como o protocolo calcula o valor ideal para temporização?
(3,5 pontos) Crie uma classe para modelar um aluno (nome, média, frequência). A classe deve disponibilizar métodos para cadastrar os dados do aluno. Além disso, a classe deve disponibilizar um método que permita consultar se o aluno está aprovado ou reprovado. O método retornará 1 caso o aluno esteja aprovado e 0 caso o aluno esteja reprovado. O aluno aprovado é aquele que tem média igual ou superior a 6 e frequência igual ou superior a 75.
Crie então um programa, utilizando a classe criada, que permita ao usuário informar os dados de um aluno. O programa deve então exibir na tela se o aluno está aprovado ou reprovado.
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(3,5 pontos) Implemente uma classe que represente um produto em estoque (código, descrição, quantidade). Esta classe deve possuir, além dos métodos necessários para a atribuição inicial de valores, outros dois que permitam alterar a quantidade do produto. O primeiro método deve servir para adicionar uma quantidade ao estoque já existente. O segundo método deve servir para remover uma quantidade ao estoque já existente. Depois de criar tal classe escreva um programa que permita informar valores iniciais para um produto, depois alterar a sua quantidade em estoque e, em seguida, apresentar as informações finais do mesmo.
Dica: exemplo da assinatura dos métodos de alteração de quantidade:
void adicionar(int quantidade);
void remover(int quantidade);
Dica: exemplo da assinatura dos métodos de alteração de quantidade:
void adicionar(int quantidade);
void remover(int quantidade);