Backpropagation Algorithm in Neural Networks

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10 Questions

Como o algoritmo do classificador Naive Bayes atua na classificação de dados?

Baseado na probabilidade, considerando que os atributos são independentes entre si.

Qual é a característica que torna o classificador Naive Bayes propenso ao uso?

A simplificação do cálculo de probabilidades pela independência dos atributos.

Por que os classificadores bayesianos são eficazes na classificação de grandes volumes de dados?

Por utilizarem o teorema de Bayes e produzirem resultados comparáveis a árvores de decisão e redes neurais.

O que é necessário para que um objeto seja classificado em uma determinada classe pelos classificadores bayesianos?

Probabilidade de que o objeto pertença à classe em questão.

Quantas camadas, no mínimo, uma rede neural precisa ter para operar em multicamada?

Três camadas.

Qual é a fase do algoritmo de retropropagação onde ocorre o envio das entradas e previsões pela rede?

Forward pass

O que é calculado durante a fase do 'backward pass' no algoritmo de retropropagação?

Gradiente da função de perda

Qual é a função dos neurônios em uma rede neural, de acordo com o texto?

Armazenar os valores para cálculo dos pesos

O que é considerado a peça-chave para o funcionamento de uma rede neural, conforme mencionado no texto?

Pesos

Qual é a regra utilizada de forma recursiva durante o cálculo do gradiente na fase de 'backward pass'?

Regra da cadeia

Learn about the backpropagation algorithm, one of the most important algorithms in neural networks. Understand how it effectively trains deep learning networks through the two phases: forward pass and backward pass.

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