O conceito de Auto-Encoders (AEs) é importante no tema de Rede de Crenças Profundas ou Deep Belief Network (DBN). Sabemos que os Auto-Encoders (AEs...

O conceito de Auto-Encoders (AEs) é importante no tema de Rede de Crenças Profundas ou Deep Belief Network (DBN). Sabemos que os Auto-Encoders (AEs) usam a arquitetura de redes do tipo feedforward, em uma quantidade específica de camadas e com treinamento não supervisionado.

Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre Rede de Crenças Profundas ou Deep Belief Network (DBN), pode-se afirmar que Auto-Encoders (AEs) trabalham com uma quantidade específica de camadas porque:

1. nos AEs há apenas 2 camadas (de entrada e oculta).
2. nos AEs há 3 camadas (de entrada, de treinamento, de saída).
3. nos AEs há 4 camadas (de entrada, oculta, de treinamento, de saída).
4. nos AEs há apenas 2 camadas (de entrada e de saída).
5. nos AEs há apenas 3 camadas (de entrada, oculta, de saída).