Questão FC369897
Há uma família de modelos de IA generativa que tem dois modelos treinados em conjunto: o gerador e o discriminador. O gerador tenta criar dados falsos que sejam indistinguíveis dos
Inteligência Artificial (IA)
FGV · 2024
Há uma família de modelos de IA generativa que tem dois modelos treinados em conjunto: o gerador e o discriminador.
O gerador tenta criar dados falsos que sejam indistinguíveis dos dados reais, enquanto que o discriminador tenta distinguir entre dados reais e falsos. O treinamento é um jogo min-max, em que o gerador melhora suas habilidades para enganar o discriminador, e o discriminador melhora suas habilidades para detectar dados falsos.
Assinale a opção que apresenta as características do modelo de IA generativa descritas no texto.
- Generative Adversarial Networks.
- Variational Autoencoders.
- Energy-Based Models.
- Autoregressive Models.
- Normalizing Flow Models.
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Gabarito
A
Comentário do professor
As Generative Adversarial Networks (GANs) são modelos gerativos compostos por duas redes treinadas conjuntamente: o Gerador, que transforma um vetor de ruído \(z\) em amostras sintéticas, e o Discriminador, que estima a probabilidade de uma amostra ser real.
O treinamento ocorre como um jogo min-max entre as redes, formalizado por \( \min_G \max_D V(D,G) = \mathbb{E}_{x\sim p_{data}}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z\sim p_z}[\log(1 - D(G(z)))]\).
O objetivo é que o Gerador aproxime a distribuição real de dados até que o Discriminador não consiga distinguir (probabilidade 1/2).
Na prática há desafios como instabilidade e modo colapso; por isso usam-se arquiteturas, normalizações e funções de perda alternativas. GANs são amplamente aplicadas em síntese de imagens, restauração e aumento de dados.
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