Questão de Tecnologia da Informação · FGV TRF1 2024 (nº 54)

As Redes Neurais Recorrentes (RNNs) com Long Short-Term Memory (LSTM) são redes que conseguem "lembrar" informações por mais tempo, usando "portas" (gates) especiais para controlar o fluxo de dados na sua memória interna, chamada estado da célula.

• (A) Correta: A porta de saída (output gate) é responsável por decidir qual parte da informação armazenada no estado da célula (a "memória" de longo prazo da LSTM) será exposta como o estado oculto (hidden state) no passo de tempo atual. O estado oculto é a informação "útil" que é passada para o próximo passo e usada para fazer previsões.
• (B) Incorreta: A "porta de memória" não é um termo padrão para uma porta em LSTMs. O estado da célula é a memória, mas não é uma porta que extrai informação.
• (C) Incorreta: A porta de entrada (input gate) decide qual nova informação do input atual deve ser adicionada ao estado da célula, e não qual informação deve ser extraída dela.
• (D) Incorreta: Recorrência é a característica geral das RNNs de processar sequências, onde a saída de um passo influencia o próximo. Não é uma porta específica de uma LSTM.
• (E) Incorreta: A porta de esquecimento (forget gate) decide qual informação antiga no estado da célula deve ser descartada ou esquecida, e não qual informação deve ser extraída para o estado oculto. Armadilha da banca: Pode-se confundir "extrair" com "esquecer o que não é útil", mas a porta de esquecimento remove, enquanto a de saída seleciona para uso.