Gabarito disponível
Texto-base:
Acerca de inteligência artificial (IA), julgue os seguintes itens.
Em redes neurais artificiais, as funções de ativação não lineares são essenciais para que o modelo possa aprender representações complexas, uma vez que múltiplas camadas de transformações lineares equivaleriam a uma única transformação linear.
Acerca de inteligência artificial (IA), julgue os seguintes itens.
Em redes neurais artificiais, as funções de ativação não lineares são essenciais para que o modelo possa aprender representações complexas, uma vez que múltiplas camadas de transformações lineares equivaleriam a uma única transformação linear.
Resolução comentada
Sem não linearidade, camadas lineares colapsam em uma só.
A composição de transformações lineares é linear, então uma rede sem ativações não lineares equivale a uma única camada linear. Funções como ReLU, sigmoide e tanh introduzem não linearidade, permitindo aprender representações complexas.
Análise das alternativas
A) Certo: afirmação correta. B) Errado: nega um fato fundamental de redes neurais.
Referência: Goodfellow, Bengio e Courville, Deep Learning.
Resolução comentada do VaiConcursos.