Modelos de redes neurais inspirados em mecanismos auto-organizáveis são amplamente utilizados em tar...

Modelos de redes neurais inspirados em mecanismos auto-organizáveis são amplamente utilizados em tarefas que exigem categorização e descoberta de estruturas em conjuntos de dados. Um dos processos utilizados nesses modelos é a aprendizagem competitiva, que se baseia em uma lógica de interação seletiva entre neurônios. Essa abordagem é utilizada em arquiteturas que buscam reduzir a ambiguidade de resposta e favorecer a especialização das unidades de saída, sendo comum em algoritmos de agrupamento e reconhecimento de padrões não supervisionados. Com base no modelo descrito, interprete as afirmativas a seguir: I. Na aprendizagem competitiva, apenas um neurônio da camada de saída é ativado a cada instante, caracterizando o princípio do “neurônio vencedor leva tudo”. II. Os neurônios de saída possuem pesos sinápticos idênticos entre si, o que garante que respondam da mesma forma a um mesmo padrão de entrada. III. A aprendizagem competitiva é eficaz para classificar padrões de entrada com base em características estatisticamente salientes. IV. A arquitetura pode incluir conexões de realimentação inibitória entre neurônios, conhecidas como inibição lateral. V. Na aprendizagem competitiva, os neurônios aprendem a se especializar em subconjuntos de entrada, tornando-se detectores de características. Está correto o que se afirma em: