As Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são projetadas
para processar dados sequenciais ou temporais, destacando-se pela sua capacidade de reter memória de entradas
anteriores através de loops internos na sua arquitetura.
Entre os algoritmos mais utilizados, destacam-se o Long
Short-Term Memory (LSTM) e o Gated Recurrent Unit
(GRU), ambos projetados para preservar informações ao
longo do tempo e superar o desafio do desaparecimento
do gradiente. Além disso, técnicas fundamentais como
softmax, backpropagation e o processo feedforward são
fundamentais para o treinamento e a eficácia das RNNs.
Acerca dessas técnicas, a opção que apresenta uma observação INCORRETA é: