A aprendizagem é o processo pelo qual os parâmetros livres d...

A aprendizagem que consiste na minimização da função custo, que é a diferença entre o valor desejado e o valor da saída da rede neural, é conhecida como:

A: aprendizagem por correção de erro.

Explicação: A aprendizagem por correção de erro é um tipo de aprendizagem supervisionada, onde o objetivo é ajustar os parâmetros (pesos) da rede neural para reduzir a diferença (erro) entre a saída produzida pela rede e a saída desejada. Isso é feito por meio de um processo de retropropagação do erro, em que os pesos são ajustados para minimizar a função de custo.

As outras alternativas:

• B (aprendizagem baseada em memória): envolve a memorização de padrões e é mais associada a redes como a rede de Kohonen.
• C (aprendizagem hebbiana): é uma forma de aprendizagem que se baseia na regra de Hebb, que afirma que "neurônios que disparam juntos, se conectam", mas não envolve a minimização de um erro.
• D (aprendizagem competitiva): em redes neurais competitivas, os neurônios competem para se ativar, mas o objetivo não é minimizar um erro específico.
• E (aprendizagem de Boltzmann): é um tipo de aprendizagem que usa redes de unidades estocásticas, como as redes de Boltzmann, e não foca diretamente na minimização de um erro específico como a correção de erro.

Fonte : chatgpt