As redes neurais multicamadas usam 3 blocos de camadas. Analise a seguinte figura e assinale a alternativa que corretamente descreve o nome da variável X.

Gabarito

A

Comentário do professor

A variável X corresponde à camada escondida da rede: a camada intermediária entre a entrada e a saída que realiza a transformação dos sinais recebidos.

Cada unidade nessa camada é um neurônio que combina entradas ponderadas e um viés, aplicando uma função de ativação, por exemplo \(y=f(\sum_i w_i x_i + b)\). Essa operação introduz não linearidade e permite que a rede modele relações complexas entre variáveis.

A camada escondida é responsável por extrair características relevantes e criar representações internas dos dados; seu tamanho e número determinam a capacidade de representação e influenciam generalização versus sobreajuste.

Durante o treinamento, os pesos que conectam a camada escondida são ajustados por retropropagação, de modo que a combinação de camadas leve a previsões mais precisas. Em suma, X é a peça central para o processamento e aprendizado interno da rede.