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A partir de duas camadas intermediárias, já é possível aproximar funções não lineares, desde que sejam utilizados neurônios suficientes. Existem vários tipos de funções não lineares, das quais podemos destacar as funções erro, custo, sigmoide, tangente hiperbólica e Rectified Linear Unit (ReLU). Considerando as funções sigmoide, tangente hiperbólica e ReLU, analise as características descritas abaixo e as relacione adequadamente aos termos aos quais se referem. 1 – Sigmoide. 2 – Tangente hiperbólica. 3 – ReLU. I – Função normalmente utilizada na última layer ( output layer ). II – Pode ser vista como uma versão deslocada de uma outra função (centrada em zero). III – Essa talvez seja a função de ativação mais utilizada nos hidden layers . Assinale a alternativa que correlaciona adequadamente os dois grupos :
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JUSTIFICATIVA A sentença I se enquadra no conceito 1, pois uma das características da sigmoide é a função normalmente ser utilizada na última layer ( output layer ). A sentença II se enquadra no conceito 2, pois uma das características da tangente hiperbólica é poder ser vista como uma versão deslocada de outra função (centrada em zero). A sentença III se enquadra no conceito 3, visto que essa talvez seja a função de ativação mais utilizada nos " hidden layers ”, sendo uma das características do ReLU.