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.

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❌ 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.

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✔ Quando neurônios competem e só um ativa → aprendizado competitivo

Fonte: Comentário do Gran questões