Vamos analisar cada técnica de regularização e suas descrições: I. Decaimento de pesos - A. Penaliza valores altos dos pesos, favorecendo soluções mais simples e robustas. Correto. O decaimento de pesos (ou weight decay) é uma técnica que adiciona uma penalização aos pesos altos, ajudando a evitar o sobreajuste. II. Dropout - B. Aplica desligamento aleatório de neurônios durante o treino para promover robustez. Correto. O dropout desliga aleatoriamente neurônios durante o treinamento, o que ajuda a rede a não depender excessivamente de neurônios específicos, promovendo robustez. III. MAP (hipótese máxima a posteriori) - C. Interpreta a regularização como a maximização da probabilidade a posteriori dos pesos com base em uma distribuição a priori. Correto. A regularização pode ser vista como uma forma de MAP, onde se busca maximizar a probabilidade a posteriori dos pesos. IV. Comitê de redes - D. Interpretação do dropout como combinação implícita de várias redes menores. Correto. O dropout pode ser interpretado como uma forma de combinar várias redes menores, já que cada iteração do treinamento utiliza uma sub-rede diferente. V. Ruído gaussiano nos dados - E. Introduz perturbações nos dados de entrada como forma de simular variações reais e melhorar a generalização. Correto. Adicionar ruído gaussiano aos dados de entrada é uma técnica que ajuda a melhorar a generalização ao simular variações nos dados. Agora, vamos associar cada técnica à sua descrição: - I - A - II - B - III - C - IV - D - V - E Como todas as associações estão corretas, a alternativa que apresenta todas as associações verdadeiras é a que contém todas as letras correspondentes. Se você tiver as opções, por favor, forneça-as para que eu possa indicar a alternativa correta.