Determinada empresa, ao realizar um programa de aceleração,...
O algoritmo perceptron foi desenvolvido no Laboratório Aeronáutico de Cornell em 1957, financiado pelo Escritório de Pesquisa Naval dos Estados Unidos. O algoritmo foi o primeiro passo planejado para uma implementação de máquina para reconhecimento de imagem . A máquina, chamada Mark 1 Perceptron, era composta fisicamente por um conjunto de 400 fotocélulas conectadas a perceptrons cujos pesos eram registrados em potenciômetros, ajustados por motores elétricos. A máquina foi uma das primeiras redes neurais artificiais já criadas.
Aos não assinantes,
GABARITO: A
Letra A
O Perceptron, conforme estudamos nos capítulos anteriores, é um algoritmo simples destinado a realizar a classificação binária; isto é, prevê se a entrada pertence a uma determinada categoria de interesse ou não: fraude ou não_fraude, gato ou não_gato.
http://deeplearningbook.com.br/as-10-principais-arquiteturas-de-redes-neurais/
tendi nada!
Perceptron é uma rede neural de camada única e um Perceptron de várias camadas é chamado de Rede Neural Artificial. O Perceptron é um classificador linear (binário). Além disso, é usado na aprendizagem supervisionada e pode ser usado para classificar os dados de entrada fornecidos.
GABARITO; LETRA "A"
O chute foi lindo e maravilhoso
b) composto por duas redes simétricas que têm quatro ou cinco camadas rasas que representam a metade da codificação (encoder) da rede. Deep Auto-Encoder
c) constituído por redes neurais artificiais profundas que podem ser usadas para classificar transações e agrupá-las por similaridade. Redes Neurais Convolucionais
d) um poderoso conjunto de algoritmos de redes neurais artificiais especialmente úteis para o processamento de dados sequenciais. ===> Redes Neurais Recorrentes
e) o método-padrão em redes neurais artificiais para cálculo da contribuição de erro de cada neurônio após processamento de um lote de dados. backpropagation