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Após o treinamento, uma rede neural perceptron com 2 sinais de entrada e um neurônio de saída será capaz de classificar quatro indivíduos ( I ₁ , I₂ , I₃ , I₄ ) em duas classes, conforme o quadro a seguir.

O primeiro passo é codificar as informações em base binária. Os sinais devem ser representados da seguinte forma:

Considerando aprendizado supervisionado (com uso do algoritmo de correção de erros), verifique se cada indivíduo é professor (0) ou dentista (1). Considere uma taxa de aprendizagem igual a 1, pesos iniciais iguais a zero para cada entrada e a seguinte função de ativação: Se x gt;0, então f(x) = 1, caso contrário f(x) =0.

O quadro a seguir apresenta a entrada dos dados, a saída calculada pela RNA e a saída esperada.

Com base nas informações apresentadas, conclui-se que a atualização dos pesos a cada nova entrada, no treinamento dessa rede neural, é igual a