Em relação às redes neurais, selecione a opção correta.
(Ref.: 202209565302)
Uma rede neural sempre representa um processo linear.
Não é possível medir a acurácia de uma rede neural.
A determinação dos pesos também depende dos dados de treinamento.
A quantidade de iterações para o treinamento de uma rede neural não pode ser limitada.
A escolha de uma arquitetura de uma rede não depende do contexto da aplicação.
(Ref.: 202209565302)
Uma rede neural sempre representa um processo linear.
Não é possível medir a acurácia de uma rede neural.
A determinação dos pesos também depende dos dados de treinamento.
A quantidade de iterações para o treinamento de uma rede neural não pode ser limitada.
A escolha de uma arquitetura de uma rede não depende do contexto da aplicação.
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Lista de comentários
C. A determinação dos pesos também depende dos dados de treinamento. Essa explicação demonstra a importância dos dados de treinamento na determinação dos pesos e destaca que a escolha da arquitetura é influenciada pelo contexto da aplicação.
A determinação dos pesos em uma rede neural é um processo crucial que envolve ajustar os parâmetros para minimizar a função de perda em relação aos dados de treinamento.
A escolha da arquitetura de uma rede, como o número de camadas e neurônios, geralmente depende do tipo de problema, mas também é influenciada pelo contexto da aplicação.
Outras opções são incorretas: Redes neurais não são sempre lineares, a acurácia pode ser medida, a quantidade de iterações pode ser limitada, e a escolha da arquitetura geralmente depende do contexto da aplicação.
#SPJ1