Existe um conceito importante no tema de rede de crenças profundas que é o conceito de autoencoders (AE): AE é um conjunto de algoritmos que tentam...

Existe um conceito importante no tema de rede de crenças profundas que é o conceito de autoencoders (AE): AE é um conjunto de algoritmos que tentam recriar as características dos dados que são recebidos na camada de entrada.

Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre rede de crenças profundas, pode-se afirmar que o processamento dos autoencoders (AE) pode ser dividido em quais etapas?

1. Na etapa de codificação, que comprime a imagem de entrada, e na etapa de convolução que extrai as características repetidas dos dados.
2. Na etapa de codificação, que comprime a imagem de entrada, e na etapa de decodificação, que reconstrói a imagem compactada.
3. Na etapa de pooling, que simplifica e diminui a imagem de entrada, e na etapa de decodificação que reconstrói a imagem compactada.
4. Na etapa de convolução, que extrai as características repetidas dos dados, e na etapa de decodificação que reconstrói a imagem compactada.
5. Na etapa de pooling, que simplifica e diminui a imagem de entrada, e na etapa de perturbação que atribui ruídos a imagem de entrada.