O treinamento de uma rede adversarial generativa (GAN) consiste num processo indireto de se aprender a distribuição dos dados, ou seja, não compara...

O treinamento de uma rede adversarial generativa (GAN) consiste num processo indireto de se aprender a distribuição dos dados, ou seja, não comparamos diretamente as distribuições verdadeiras e geradas. Quais das afirmações abaixo estão corretas em relação a esse processo?
I. A rede geradora (gerador) aprende a gerar os dados de forma indireta buscando maximizar o erro do discriminador.
II. O gerador é treinado de forma supervisionada para gerar dados próximos aos dados reais. Por sua vez, o discriminador aprende, de forma não supervisionada, a reconhecer se os dados gerados são reais ou sintéticos.
III. O aprendizado da distribuição dos dados por uma rede GAN é um processo não supervisionado, no qual tanto o gerador quanto o discriminador são otimizados, de forma simultânea, para produzir dados mais próximos dos dados pertencentes à distribuição real.
Selecione a alternativa correta:
A. Apenas as afirmações I e III estão corretas.
B. Apenas a afirmação I está correta.
C. Apenas a afirmação III está correta.
D. Apenas a afirmação II está correta.
E. Apenas as afirmações I e II estão corretas.