Acerca de autoencoders, julgue o próximo item. Em uma rede autoencoder, o elemento encoder tem por finalidade representar dados de entrada da rede em um espaço de representação lat

Gabarito

Certo

Comentário do professor

A afirmação está correta porque, em um autoencoder, o objetivo é codificar e decodificar os dados. O encoder transforma a entrada \(x\) em uma representação de menor dimensão \(z\), geralmente expressa como \(z=f_{\theta}(x)\). O decoder reconstrói a entrada a partir dessa representação, dado por \(\hat{x}=g_{\phi}(z)\).

O treinamento ajusta \(\theta\) e \(\phi\) minimizando uma medida de erro entre \(x\) e \(\hat{x}\), o chamado loss de reconstrução, por exemplo \(L(x,\hat{x})=\|x-\hat{x}\|^{2}\) ou entropia cruzada. A presença do espaço latente e de um gargalo força a rede a aprender características úteis da distribuição dos dados, permitindo compressão, detecção de anomalias e extração de características. Variantes como VAE adicionam regularização probabilística ao espaço latente.