Geral
Aprendizado Profundo
Semana 3
0

Questão

Leia o trecho a seguir:


As Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são modelos de aprendizagem profunda especialmente adequados para processar dados sequenciais, como séries temporais, texto e fala. Diferentemente das Redes Neurais Feedforward, que assumem que todas as entradas e saídas são independentes entre si, as RNNs possuem uma arquitetura que permite considerar o contexto fornecido por informações anteriores ao tomar decisões atuais. Essa capacidade é crucial para tarefas onde a ordem e a dependência temporal dos dados influenciam significativamente os resultados.

As RNNs diferem das Redes Neurais Feedforward devido à presença de um [preencher 1] de feedback que conecta as decisões anteriores às futuras. Esse recurso permite que as RNNs retenham informações passadas em seu/sua  [preencher 2], o que é fundamental para lidar com  [preencher 3] de longo prazo.


Os termos [preencher 1], [preencher 2] e [preencher 3]  são corretamente substituídos por
A) 1 - ciclo; 2 - camada de entrada; 3 - predições
B) 1 - fase; 2 - entrada; 3 - correlações
C) 1 - loop; 2 - estado oculto; 3 - dependências
D) 1 - sequência; 2 - camada de saída; 3 - conexões
E) 1 - nó; 2 - ativação; 3 - erros
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