Question

A utilização de dados de Sensoriamento Remoto em conjunto com técnicas de processamento digital e análise de imagens tem possibilitado o desenvolvimento de estudos integrados, com vistas ao monitoramento de recursos naturais. Uma maneira de representar esses dados é através de mapas temáticos, obtidos por métodos de classificação multiespectral. Para a classificação de dados de Sensoriamento Remoto a utilização de Redes Neurais Artificiais tem se apresentado como uma alternativa vantajosa em relação aos classificadores baseados em conceitos estatísticos, uma vez que nenhuma hipótese prévia sobre a distribuição dos dados a ser classificados é exigida. No que diz respeito às redes neurais, assinale a opção correta.

A - O aprendizado supervisionado é o paradigma de treinamento mais utilizado para desenvolver aplicações de redes neurais para classificação e predição.
B - O número de pesos de uma rede neural não influencia a rapidez com que ela processa dados.
C - O número de camadas ocultas de uma rede de alimentação direta é inversamente proporcional ao aumento do espaço de hipóteses que ela pode representar.
D - Não há problemas em realizar o teste de desempenho de uma rede neural com o mesmo conjunto de dados usado para o treinamento.
E - O treinamento de uma rede neural sempre tem tempo determinado de execução.

Answer 1

Resposta:

A - O aprendizado supervisionado é o paradigma de treinamento mais utilizado para desenvolver aplicações de redes neurais para classificação e predição.