Cesgranrio 2024 · Informática

Question

Em 2014, a arquitetura de redes neurais denominada Redes Adversárias Generativas (GAN) revolucionou o aprendizado de máquina. As GAN caracterizam-se por

A) serem usadas, exclusivamente, para classificação de imagens.
B) consistirem, apenas, em um gerador de ruídos e em uma rede neural classificatória.
C) serem compostas por duas redes neurais: uma discriminadora e outra geradora.
D) serem incapazes de aprender a partir de conjuntos de dados não supervisionados.
E) não poderem ser aplicadas para gerar conteúdo linguístico.

Accepted Answer

Gabarito oficial: C. # Comentário Questão GAN — Cesgranrio 2024

A alternativa **C está correta** porque define precisamente a estrutura fundamental das GANs: duas redes neurais em competição. O gerador cria dados sintéticos a partir de ruído aleatório, tentando enganar o discriminador; a discriminadora, por sua vez, aprende a distinguir dados reais de sintéticos. Essa dinâmica adversarial é justamente o que diferencia as GANs de outras arquiteturas de aprendizado de máquina — daí o nome "Adversárias Generativas". Ian Goodfellow e colaboradores definiram esse conceito em 2014, e a configuração de duas redes em jogo competitivo é invariável em qualquer implementação de GAN.

As alternativas erram por trazerem restrições inexistentes. A opção **A** falha ao limitar GAN exclusivamente à classificação de imagens — na verdade, as GANs são essencialmente *geradoras* de conteúdo, não classificadoras, e funcionam com diversos tipos de dados (imagens, textos, séries temporais, áudio). A **B** está incorreta porque reduz a estrutura a apenas um gerador e uma rede classificatória, omitindo a camada discriminadora propriamente dita — além disso, não é "ruído" que constitui o gerador, mas sim uma arquitetura neural que o processa.

As alternativas **D** e **E** afirmam incapacidades inexistentes. As GANs funcionam excelentemente com aprendizado **não supervisionado** — justamente um de seus maiores méritos —, pois as redes aprendem uma a partir da outra sem rótulos prévios nos dados (opção D está errada). Quanto à alternativa **E**, modelos como GPT-GAN e outras variações comprovam que GANs geram texto com qualidade (embora não sejam o método preferido para NLP atualmente). A resposta é inquestionavelmente **C**.

Informática — Cesgranrio 2024

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