Geral
Aprendizado Profundo
Semana 3
0

Questão

No campo do aprendizado profundo, diferentes arquiteturas de redes neurais são projetadas para resolver problemas específicos. Redes Neurais Recorrentes (RNNs), Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Redes Neurais Feedforward (FNNs) são três dessas arquiteturas amplamente utilizadas, cada uma com suas próprias forças e limitações. 

Considerando essas particularidades, identifique e associe corretamente cada tipo de rede neural ao cenário de aplicação ou desafio correspondente, levando em conta as principais características de cada arquitetura e as situações em que elas são mais eficazes ou apresentam dificuldades. Considere que nem todos os itens das colunas podem possuir associação ou podem possuir mais de uma correlação.


Tipos de Redes Neurais Aplicações ou Desafios
I. Redes Neurais Recorrentes (RNNs) A. Ideal para processamento de dados que possuem dependência temporal, como séries temporais ou processamento de linguagem natural.
II. Redes Neurais Convolucionais (CNNs) B. Mais adequada para tarefas que envolvem reconhecimento de padrões em imagens ou vídeos, sem necessidade de considerar a ordem temporal dos dados.
III. Redes Neurais Feedforward (FNNs) C. Pode enfrentar dificuldades como o problema do "desvanecimento do gradiente" ao lidar com longas sequências de dados.
  D. Tipicamente usada para problemas onde os dados são independentes entre si e não há necessidade de considerar a estrutura ou a sequência dos dados.
  E. Utilizada principalmente em situações onde a hierarquia de características espaciais é crucial para o desempenho do modelo.

Assinale a alternativa que contém a associação correta. 
A) I-A; I-B; II-C; II-E; III-D
B) I-B; I-D; II-A; II-C; III-E
C) I-C; I-D; II-A; II-E; III-B
D) I-A; I-D; II-B; II-C; III-E
E) I-A; I-C; II-B; II-E; III-D
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