No campo da Inteligência Artificial, a geração de sequências de dados coerentes e realistas é um desafio fundamental. Para enfrentar esse desafio, ...

No campo da Inteligência Artificial, a geração de sequências de dados coerentes e realistas é um desafio fundamental. Para enfrentar esse desafio, foram desenvolvidos modelos generativos probabilísticos, como as Redes Neurais Autoregressivas, que têm a capacidade de gerar sequências de dados passo a passo, levando em consideração informações contextuais anteriores, o que os torna altamente eficazes na criação de sequências de alta qualidade. Sobre as características e o funcionamento das Redes Neurais Autoregressivas, analise as assertivas a seguir e identifique as corretas. I. As Redes Neurais Autoregressivas são modelos generativos probabilísticos que geram sequências de dados, considerando informações contextuais anteriores, passo a passo. II. Os modelos autoregressivos, incluindo as Redes Neurais Autoregressivas, são treinados para prever a próxima parte de uma sequência com base nas partes anteriores, resultando em sequências de dados altamente coerentes e realistas. III. Ao contrário dos Variational Autoencoders (VAEs), que geram amostras completas de uma vez, as Redes Neurais Autoregressivas geram sequências passo a passo, condicionadas ao contexto anterior. IV. As Redes Neurais Autoregressivas são incapazes de capturar dependências entre os elementos sequenciais e não geram exemplos com uma estrutura coerente e realista. V. Os modelos autoregressivos, como as Redes Neurais Autoregressivas, geram sequências de dados de uma vez, sem considerar o contexto anterior. São verdadeiras: Alternativas: II e IV, apenas. II e III, apenas. I, II e III, apenas. III e IV, apenas. I e IV, apenas.