A respeito dos conceitos de Deep Learning, analisar os itens abaixo:

I. Redes profundas híbridas se destacam pela discriminação que é assistida, muitas vezes de forma significativa, com os resultados de redes profundas generativas ou não supervisionadas. Isso pode ser alcançado por meio de uma melhor otimização e regularização das redes profundas supervisionadas. A proposta dessa rede também pode ser alcançada quando critérios discriminativos para a aprendizagem supervisionada são usados para estimar os parâmetros em qualquer das redes profundas generativas ou não supervisionadas.
II. Em termos de topologia, para implementar uma RNA, deve-se definir diferentes variáveis, dentre as quais: o número de nós na camada de entrada, o número de camadas escondidas, o número de neurônios a serem colocados nessas camadas, e o número de neurônios na camada de saída.
III. As redes neurais com treinamento não supervisionado, os algoritmos de agrupamento e a mineração de dados com regras de associação possuem a grande vantagem de que não é necessário conhecer a classe de saída de cada item de dado e, alguns casos, nem a quantidade de classes de saída.

Está(ão) CORRETO(S):