Geral
Redes Neurais
Semana 3
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Questão

As funções de ativação não lineares são fundamentais para o funcionamento das redes neurais, permitindo que elas aprendam e representem relações complexas. A função sigmoide é uma dessas funções, amplamente utilizada devido às suas propriedades específicas. Compreender como a função sigmoide opera e suas vantagens e desvantagens é essencial para o design eficaz de redes neurais.

Nesse sentido, assinale a alternativa que descreve corretamente a função sigmoide e explica como essa função influencia o aprendizado e a performance das redes neurais:
A) A função sigmoide mapeia valores reais para o intervalo (0, 1), útil para representar estados de ativação. Sua derivada pode ser muito pequena em valores extremos.
B) A função sigmoide mapeia valores reais para o intervalo (-1, 1) e é simétrica em torno da origem.
C) A função sigmoide transforma os valores de saída em probabilidades, distribuindo-os de forma que a soma seja igual a 1.
D) A função sigmoide mapeia valores negativos para zero e mantém os valores positivos, resolvendo o problema do desaparecimento do gradiente.
E) A função sigmoide é uma função linear que transforma valores de entrada em saídas diretamente proporcionais.
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