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A Inteligência Artificial Generativa (AI Generativa) é um modelo probabilístico amplamente utilizado para a geração de conteúdo diversos, como text...

A Inteligência Artificial Generativa (AI Generativa) é um modelo probabilístico amplamente utilizado para a geração de conteúdo diversos, como texto, imagens e música. Essa abordagem se baseia no aprendizado da distribuição de probabilidade dos dados de treinamento, permitindo a geração de novas amostras que se assemelham ao conjunto original. Com base nesse contexto, qual é o objetivo principal das redes generativas adversariais (GANs) na inteligência artificial generativa? Alternativas: Refinar continuamente o gerador para produzir amostras cada vez mais realistas ao longo do treinamento. Treinar um modelo para gerar amostras sintéticas idênticas às amostras reais, a ponto de serem indistinguíveis. Aumentar a capacidade do discriminador em identificar sutis diferenças entre amostras geradas e reais. Evitar o superajuste do discriminador, equilibrando sua capacidade de distinguir entre amostras geradas e reais. Explorar diferentes regiões do espaço latente para gerar uma ampla variedade de amostras sintéticas.

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O objetivo principal das redes generativas adversariais (GANs) na inteligência artificial generativa é refinar continuamente o gerador para produzir amostras cada vez mais realistas ao longo do treinamento. As GANs são compostas por dois modelos: o gerador e o discriminador. O gerador é responsável por criar amostras sintéticas, enquanto o discriminador é responsável por distinguir entre amostras geradas e reais. Durante o treinamento, o gerador tenta produzir amostras cada vez mais realistas para enganar o discriminador, que por sua vez tenta identificar as amostras geradas. Esse processo de competição entre gerador e discriminador leva a uma melhoria contínua na qualidade das amostras geradas.

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