Geral
Aprendizado Profundo
Semana 5
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Questão

Os Autoencoders Variacionais (VAE) são uma classe de modelos gerativos que utilizam redes neurais para aprender uma representação compacta dos dados de entrada. Enquanto os autoencoders tradicionais codificam os dados em uma forma fixa, os VAEs introduzem uma abordagem probabilística, permitindo a geração de novos exemplos semelhantes aos dados de entrada. 

Com base nessa diferença fundamental, assinale a alternativa que apresenta uma característica exclusiva dos Autoencoders Variacionais.
A) Os Autoencoders Variacionais são utilizados exclusivamente para compressão de imagens.
B) Os Autoencoders Variacionais funcionam sem a necessidade de uma função de perda tradicional, pois utilizam uma abordagem incorpora a divergência de KL.
C) Os Autoencoders Variacionais, não possuem uma camada de decodificação explícita, eles utilizam uma estrutura probabilística.
D) Os Autoencoders Variacionais utilizam uma camada de convolução, enquanto os autoencoders tradicionais não utilizam.
E) Os Autoencoders Variacionais introduzem uma componente de ruído na codificação para garantir a regularização.
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