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Q3880237
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-GO Prova: FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Ciência de Dados |
Q3880237 Banco de Dados
Matheus foi empossado recentemente pela ALEGO como analista e está se aprofundando nos estudos das redes neurais (RN). Ele sabe que as RN podem ter diversas formas de aprendizagem não supervisionada.

O tipo de aprendizado onde os neurônios de saída da rede disputam entre si para se tornarem ativos e somente um neurônio de saída é ativado em determinado instante se denomina:
Alternativas

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Gabarito: C

Fundamento decisivo: A expressão do enunciado — neurônios de saída que disputam entre si e ativação de apenas um deles — corresponde ao conceito de aprendizado competitivo, o que conduz ao gabarito C.

Tema central: Aprendizagem competitiva
Análise das alternativas
A
Errada
Hebbiano não é definido pela disputa entre neurônios de saída com um único vencedor. Seu traço central é o fortalecimento de conexões pela correlação de ativação entre neurônios.
B
Errada
Boltzmann nomeia um tipo específico de rede estocástica, não a forma de aprendizagem caracterizada no enunciado. O item não corresponde ao mecanismo conceitual pedido, que é competição entre saídas com apenas uma ativação.
C
Certa
A alternativa C está correta porque o aprendizado competitivo é a forma de aprendizagem não supervisionada em que os neurônios de saída competem entre si, e somente o neurônio vencedor permanece ativo em dado instante. Esse mecanismo corresponde à lógica winner-takes-all, exatamente descrita no enunciado.
D
Errada
Correção de erros se baseia no ajuste pela diferença entre a saída desejada e a saída produzida, isto é, na minimização de erro. Isso não coincide com a lógica de competição entre neurônios de saída e um único ativo.
E
Errada
Baseada em memória não é a denominação da forma específica descrita. O enunciado exige o nome do mecanismo em que as saídas competem e apenas uma vence, e esse critério não é atendido por essa alternativa.
Pegadinha da questão
A confusão real era usar apenas a informação de que a aprendizagem é não supervisionada e marcar qualquer técnica desse grupo, especialmente Hebbiano, sem observar o traço decisivo: competição entre neurônios de saída com um único vencedor.
Dica para questões semelhantes
  • Quando o enunciado trouxer disputa entre neurônios de saída e ativação de apenas um, procure aprendizado competitivo.
  • Não basta identificar a classe geral 'não supervisionada'; é preciso localizar o mecanismo específico descrito.
  • Se a descrição indicar winner-takes-all, o conceito associado é aprendizagem competitiva.

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Comentários

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No aprendizado competitivo, os neurônios de saída competem entre si para responder a um estímulo.

Apenas um neurônio vence (ou um pequeno grupo) e é ativado por vez.

Os demais permanecem inativos.

Esse modelo é típico de redes não supervisionadas como os mapas auto-organizáveis.

---

❌ Por que as outras estão erradas:

A) Hebbiano

Baseia-se no princípio: “neurônios que disparam juntos fortalecem conexões”.

➡️ Não há competição entre neurônios.

B) Boltzmann

É uma rede probabilística usada para otimização e aprendizado estocástico.

➡️ Não funciona por disputa direta de neurônios vencedores.

D) Correção de Erros

É aprendizado supervisionado, ajusta pesos com base no erro entre saída real e desejada.

➡️ Não é não supervisionado e não há competição.

E) Baseada em Memória

Relaciona-se a armazenamento de padrões (como redes associativas).

➡️ Não envolve disputa entre neurônios.

---

✔ Quando neurônios competem e só um ativa → aprendizado competitivo

Fonte: Comentário do Gran questões

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