3) Explique o motivo sobre uma Rede Adaline convergir mais rápido do que uma Rede Perceptron para o mesmo problema de classificação. (3 pontos)

Question

Accepted Answer

A Rede Adaline (Adaptive Linear Neuron) converge mais rapidamente que uma Rede Perceptron para o mesmo problema de classificação devido à diferença em seus algoritmos de aprendizado:

1. **Função de Custo**: Adaline utiliza a função de custo dos mínimos quadrados, que é diferenciável e permite o uso de métodos de otimização baseados em gradiente. Isso proporciona um caminho mais suave e eficiente para encontrar o mínimo global.

2. **Atualização de Pesos**: No Adaline, os pesos são atualizados com base no erro contínuo (a diferença entre a saída esperada e a saída linear), enquanto no Perceptron, a atualização é baseada na saída binária final. Isso torna a adaptação do Adaline mais precisa e menos sujeita a oscilações.

3. **Convergência**: Devido ao uso do gradiente descendente e a um erro contínuo, o Adaline tende a ajustar os pesos de forma mais incremental e estável, levando a uma convergência mais rápida e confiável.

Esses fatores fazem com que o Adaline tenha vantagens em termos de tempo de convergência comparado ao Perceptron.

3) Explique o motivo sobre uma Rede Adaline convergir mais r...

Explique o motivo sobre uma Rede Adaline convergir mais rápido do que uma Rede Perceptron para o mesmo problema de classificação. (3 pontos)

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