Segundo Ferneda (2006), uma rede neural pode ser descrita como uma representação matemática de todo o sistema de neurônios, e é ela quem faz a ativação e a interligação entre estes por meio de sinapses de um cérebro humano. A implementação dos conceitos e utilização de todo o modelo são feitas por: meios computacionais, tendo sempre o propósito de mostrar inteligência.
Baseando-se nessa afirmação, e no esquema do neurônio artificial, figura 1, no que diz respeito a representação matemática do neurônio, marque a alternativa verdadeira.



Figura 1 – esquema do neurônio artificial
Alternativas
Alternativa 1:
A função agregadora recebe todos os sinais e realiza os produtos deles.

Alternativa 2:
A função de ativação g é aplicada sobre o potencial de ativação u para deixar o sinal passar.

Alternativa 3:
Na entrada do neurônio artificial, é feita a razão entre os sinais de entrada: x1, x2, xn, os pesos sinápticos w1, w2, wn.

Alternativa 4:
O bias é uma variável, que serve para aumentar ou diminuir a entrada líquida u, de forma a transladar a função de ativação no eixo de u.

Alternativa 5:
O limiar de ativação {Θ} (também chamado de bias ou parâmetro polarizador), é somado a função agregadora, soma essa conhecida como potencial de ativação u.