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A camada de entrada deve possuir uma unidade especial conhecida como bias, usada para aumentar os graus de liberdade, permitindo uma melhor adaptação, por parte da rede neural, ao conhecimento a ela fornecido.
Fonte: wikipedia
GAB: Certo.
Foco!
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Cada nó de uma rede neural possui um valor (o viés) e um peso em cada uma de suas conexões. Esse peso indica a importância da conexão, pois um peso maior irá fazer com que essa conexão influencie mais fortemente processamento da saída do nó.
Particularmente, entendo que, como os pesos estão associados a conexões, e cada nó tem múltiplas conexões, o examinador poderia ter deixado mais claro que um nó tem vários pesos associados (um para cada conexão). No entanto, o item provavelmente foi extraído diretamente de algum artigo ou livro, que possuía um contexto maior com uma explicação mais detalhada, por isso foi considerado correto mesmo assim.
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Cada nó de uma rede neural possui um valor (o viés) e um peso em cada uma de suas conexões.
Esse peso indica a importância da conexão, pois um peso maior irá fazer com que essa conexão influencie mais fortemente processamento da saída do nó.
Particularmente, entendo que, como os pesos estão associados a conexões, e cada nó tem múltiplas conexões, o examinador poderia ter deixado mais claro que um nó tem vários pesos associados (um para cada conexão). No entanto, o item provavelmente foi extraído diretamente de algum artigo ou livro, que possuía um contexto maior com uma explicação mais detalhada, por isso foi considerado correto mesmo assim.