Para entender a função principal das funções de ativação em uma rede neural, precisamos considerar o papel que elas desempenham no processamento das informações. Analisando as alternativas: a) Aumentar o número de camadas ocultas automaticamente - Isso não é uma função das funções de ativação. O número de camadas é definido na arquitetura da rede. b) Controlar a taxa de aprendizado do modelo - A taxa de aprendizado é um hiperparâmetro separado que não está diretamente relacionado às funções de ativação. c) Introduzir não linearidade no processamento da rede - Esta é a função principal das funções de ativação. Elas permitem que a rede aprenda padrões complexos, introduzindo não linearidades que possibilitam resolver problemas que não podem ser representados apenas por combinações lineares. d) Reduzir o tamanho do conjunto de dados de entrada - As funções de ativação não têm a função de reduzir o tamanho do conjunto de dados. e) Transformar uma rede em recorrente - Isso se refere a um tipo específico de arquitetura de rede neural, mas não é uma função das funções de ativação. Portanto, a alternativa correta é: c) Introduzir não linearidade no processamento da rede.