Autoencoders variacionais (VAE) são modelos de aprendizado de máquina generativos. Qual é o principal objetivo de um autoencoder variacional? A. Pr...
Autoencoders variacionais (VAE) são modelos de aprendizado de máquina generativos. Qual é o principal objetivo de um autoencoder variacional?
A. Projetar os exemplos de baixa dimensionalidade em um espaço esparso de alta disponibilidade.
B. Reduzir a dimensionalidade dos dados permitindo a visualização em uma representação de baixa dimensionalidade.
C. Aprender a distribuição latente dos dados e gerar novas amostras a partir dessa distribuição.
D. Classificar imagens em diferentes categorias.
E. Gerar novos dados a partir da combinação dos exemplos presentes no conjunto de treinamento.
A. Projetar os exemplos de baixa dimensionalidade em um espaço esparso de alta disponibilidade.
B. Reduzir a dimensionalidade dos dados permitindo a visualização em uma representação de baixa dimensionalidade.
C. Aprender a distribuição latente dos dados e gerar novas amostras a partir dessa distribuição.
D. Classificar imagens em diferentes categorias.
E. Gerar novos dados a partir da combinação dos exemplos presentes no conjunto de treinamento.
💡 1 Resposta
Ed 
O principal objetivo de um autoencoder variacional (VAE) é aprender a distribuição latente dos dados e gerar novas amostras a partir dessa distribuição. Portanto, a alternativa correta é a letra C. Os VAEs são uma classe de redes neurais que podem ser usadas para gerar novos dados a partir de um conjunto de treinamento. Eles são capazes de aprender a distribuição latente dos dados e, em seguida, gerar novas amostras a partir dessa distribuição. Isso é útil em muitas aplicações, como geração de imagens, síntese de fala e modelagem de linguagem natural.
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