Para entender a função principal das funções de ativação em uma rede neural, é importante considerar o papel que elas desempenham no processamento das informações. As funções de ativação são essenciais para introduzir não linearidade nas saídas dos neurônios, permitindo que a rede aprenda e represente relações complexas entre os dados. Vamos analisar as alternativas: a) Aumentar o número de camadas ocultas automaticamente - Isso não é uma função das funções de ativação. b) Controlar a taxa de aprendizado do modelo - A taxa de aprendizado é um parâmetro separado, não relacionado diretamente às funções de ativação. c) Introduzir não linearidade no processamento da rede - Esta é a função principal das funções de ativação, permitindo que a rede aprenda padrões complexos. d) Reduzir o tamanho do conjunto de dados de entrada - As funções de ativação não têm essa função. e) Transformar uma rede em recorrente - Isso se refere a um tipo específico de arquitetura de rede, não à função das funções de ativação. Portanto, a alternativa correta é: c) Introduzir não linearidade no processamento da rede.