Uma Rede Neural Artificial (RNA) feed-forward sem nenhum bias possui uma camada oculta composta de três neurônios e uma camada de saída composta por dois neurônios. A função de ativação da camada oculta e da camada de saída é a Rectified Linear Unit (ReLU), onde \(f(x) = \left \{ \begin{matrix} x, se & x \ge 0 \\ 0, se & x<0 \end{matrix} \right.\) e as matrizes 𝑊 1 = \(\begin{bmatrix} 0,1 & -0,2 \\ 0,4 & 0 \\ 0 & 0,2 \end{bmatrix}\) e 𝑊 2 = \(\begin{bmatrix} 0,3 & -0,5 & 0,1 \\ 0 & 0,2 & -0,1 \end{bmatrix}\) representam os pesos entre a camada de entrada e a camada oculta e entre a camada oculta e a camada de saída, respectivamente. Considerando um vetor de entrada 𝑋 = \(\begin{bmatrix} 1 \\ 2 \end{bmatrix}\) , o vetor de saída será:

\(\begin{bmatrix} 0,11 \\ 0,04 \end{bmatrix}\) ;

\(\begin{bmatrix} 0 \\ 0,04 \end{bmatrix}\) ;

\(\begin{bmatrix} -0,16 \\ 0,04 \end{bmatrix}\)

\(\begin{bmatrix} -0,25 \\ 0,04 \end{bmatrix}\) ;

\(\begin{bmatrix} 0,25 \\ 0,12 \end{bmatrix}\) .

Questão 1247856

Tecnologia da Informação · 2023

Questão

ID 1247856

Disciplina: Tecnologia da Informação

Assunto: Redes Neurais Artificiais (ANN)

Ano: 2023 Banca: FGV - Fundação Getúlio Vargas Órgão: Tribunal de Contas do Estado do Espírito Santo

Uma Rede Neural Artificial (RNA) feed-forward sem nenhum bias possui uma camada oculta composta de três neurônios e uma camada de saída composta por dois neurônios. A função de ativação da camada oculta e da camada de saída é a Rectified Linear Unit (ReLU), onde

\(f(x) = \left \{ \begin{matrix} x, se & x \ge 0 \\ 0, se & x<0 \end{matrix} \right.\)

e as matrizes

𝑊₁ = \(\begin{bmatrix} 0,1 & -0,2 \\ 0,4 & 0 \\ 0 & 0,2 \end{bmatrix}\) e 𝑊₂ = \(\begin{bmatrix} 0,3 & -0,5 & 0,1 \\ 0 & 0,2 & -0,1 \end{bmatrix}\)

representam os pesos entre a camada de entrada e a camada oculta e entre a camada oculta e a camada de saída, respectivamente.

Considerando um vetor de entrada 𝑋 = \(\begin{bmatrix} 1 \\ 2 \end{bmatrix}\) , o vetor de saída será:

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Questão 1247856

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