Geral
Redes Neurais
Semana 6
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Questão

O algoritmo de divergência contrastiva é um método eficiente utilizado no treinamento das máquinas restritas de Boltzmann (RBMs). Este algoritmo ajusta os pesos da rede de forma a aproximar o equilíbrio térmico, minimizando a energia dos estados desejados e maximizando a energia dos estados indesejados. A aplicação correta deste algoritmo é fundamental para o desempenho eficaz das RBMs.



Explique como o algoritmo de divergência contrastiva contribui para o treinamento das máquinas restritas de Boltzmann.
A) O algoritmo de divergência contrastiva impede que a RBM atinja o equilíbrio térmico, limitando sua aplicação em problemas complexos.
B) O algoritmo de divergência contrastiva elimina a necessidade de calcular a energia dos estados indesejados, focando apenas nos estados desejados.
C) O algoritmo de divergência contrastiva permite ajustar os pesos da RBM em poucos passos, aproximando o equilíbrio térmico sem a necessidade de longas simulações.
D) O algoritmo de divergência contrastiva utiliza um processo determinístico para ajustar os pesos dos neurônios, garantindo maior precisão.
E) O algoritmo de divergência contrastiva aumenta a quantidade de memória que a RBM pode armazenar, mas reduz a velocidade de treinamento.
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