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O campo da inteligência artificial generativa é dedicado ao desenvolvimento de algoritm...
O campo da inteligência artificial generativa é dedicado ao desenvolvimento de algoritmos capazes de gerar novas instâncias de dados. Suas aplicações incluem, por exemplo, a criação de textos, imagens, áudio e vídeo. As redes generativas adversárias (Generative Adversarial Networks – GANs) são um exemplo de IA generativa que possuem arquitetura baseada em duas redes, chamadas geradora e discriminadora, que competem entre si. Um dos principais problemas das GANs ocorre quando a rede geradora produz apenas uma quantidade limitada de tipos de dados, mesmo que seus dados de treinamento sejam mais ricos e diversificados. Isso ocorre porque a rede geradora consegue “enganar” a rede discriminadora mais facilmente quando dados daqueles tipos específicos são produzidos.
A esse fenômeno dá-se o nome de
A
Falha de Convergência (Convergence Failure).
B
Sobreajuste (Overfitting).
C
Colapso de Modo (Mode Collapse).
D
Filtragem Estocástica (Stochastic Filtering).
E
Crescimento de Padrões Frequentes (Frequent Pattern Growth).