A Memória Associativa Bidirecional (BAM), concebida por Bart Kosko, é um modelo de rede neural recorrente que implementa uma memória heteroassociativa

Question

A Memória Associativa Bidirecional (BAM), concebida por Bart Kosko, é um modelo de rede neural recorrente que implementa uma memória heteroassociativa. Sua arquitetura de duas camadas, com conexões bidirecionais, permite o armazenamento de pares de padrões (X, Y). A principal funcionalidade da BAM é a recuperação de padrões: ao ser apresentada com uma entrada ruidosa ou incompleta em uma camada (e.g., X'), a rede itera, passando informação entre as camadas até convergir para um estado estável que representa o par memorizado mais próximo. A aplicabilidade prática da BAM, portanto, está diretamente ligada a problemas que se beneficiam dessa capacidade de recuperação e correção de padrões associados.Fonte: KOSKO, B. Bidirectional associative memories. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, v. 18, n. 1, 1988, p. 49-60.Considerando a função central da BAM como uma memória associativa, quanto às decisões sobre sua aplicação em diferentes cenários práticos, analise a afirmativas a seguir:I. Para um sistema de controle de acesso com um pequeno grupo de funcionários, a aplicação de uma BAM é apropriada para associar uma imagem facial de baixa resolução de um funcionário (padrão X) a um código de acesso binário (padrão Y). II. Na tarefa de prever a demanda futura de um produto com base em sua série temporal de vendas dos últimos cinco anos, a arquitetura da BAM é uma escolha adequada para capturar as tendências e sazonalidades complexas dos dados. III. Uma aplicação viável da BAM seria na restauração de dados corrompidos em um cabeçalho de pacote de rede, onde um padrão de bits de verificação (X) está associado a um padrão de bits de dados (Y). Se parte do padrão Y for corrompido, a apresentação do padrão X correto pode ajudar a reconstruir o Y original. IV. Para um sistema de diagnóstico que classifica exames de ressonância magnética como "saudável" ou "patológico" com base nos dados brutos de imagem, a BAM é uma ferramenta poderosa devido à sua capacidade de associação de padrões.É correto o que se afirma em

Ed · Answer

Vamos analisar cada afirmativa:

I. Para um sistema de controle de acesso com um pequeno grupo de funcionários, a aplicação de uma BAM é apropriada para associar uma imagem facial de baixa resolução de um funcionário (padrão X) a um código de acesso binário (padrão Y). Verdadeiro, a BAM pode ser utilizada para associar padrões, como uma imagem facial a um código de acesso.

II. Na tarefa de prever a demanda futura de um produto com base em sua série temporal de vendas dos últimos cinco anos, a arquitetura da BAM é uma escolha adequada para capturar as tendências e sazonalidades complexas dos dados. Falso, a BAM não é a melhor escolha para previsão de séries temporais, pois é mais adequada para problemas de recuperação de padrões do que para previsão.

III. Uma aplicação viável da BAM seria na restauração de dados corrompidos em um cabeçalho de pacote de rede, onde um padrão de bits de verificação (X) está associado a um padrão de bits de dados (Y). Se parte do padrão Y for corrompido, a apresentação do padrão X correto pode ajudar a reconstruir o Y original. Verdadeiro, essa é uma aplicação adequada da BAM, pois ela pode ajudar a recuperar padrões associados.

IV. Para um sistema de diagnóstico que classifica exames de ressonância magnética como "saudável" ou "patológico" com base nos dados brutos de imagem, a BAM é uma ferramenta poderosa devido à sua capacidade de associação de padrões. Falso, a BAM pode não ser a melhor escolha para classificação de imagens, pois esse tipo de tarefa geralmente requer abordagens mais complexas, como redes neurais convolucionais.

Com base nas análises, as afirmativas corretas são I e III. Portanto, a alternativa que contém todos os itens verdadeiros é: **I e III**.

Arquitetura de Rede

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