Modelos de Autoencoder Variacional (VAEs) são uma classe de modelos generativos probabilísticos usados em Inteligência Artificial, que têm uma ampl...

Modelos de Autoencoder Variacional (VAEs) são uma classe de modelos generativos probabilísticos usados em Inteligência Artificial, que têm uma ampla gama de aplicações, desde a geração de conteúdo até a redução de dimensionalidade de dados e a representação de informações em um espaço latente. Sobre as capacidades e usos dos VAEs, analise as assertivas a seguir e identifique as corretas: I. VAEs podem ser treinados em grandes conjuntos de dados textuais para aprender a distribuição latente da linguagem, permitindo a geração de sequências de texto coerentes e fluídas, como frases e histórias. II. Os VAEs não têm a capacidade de gerar texto coerente, uma vez que sua principal função é reduzir a dimensionalidade dos dados de entrada. III. Os VAEs não têm sido utilizados para a representação de dados, pois seu foco principal está na geração de conteúdo. IV. Os VAEs não possuem a capacidade de manipulação no espaço latente, pois seu objetivo principal é a redução de dimensionalidade. V. Não é possível realizar operações de manipulação no espaço latente com VAEs, uma vez que seu principal propósito é a geração de dados e não a exploração de novas possibilidades criativas. São verdadeiras: Alternativas: II, apenas. III e IV, apenas. II e IV, apenas. I e IV, apenas. I, apenas.