Vamos analisar a questão passo a passo: - O texto fala sobre a dificuldade de conectar diretamente pixels a neurônios em redes neurais densas, devido ao grande número de parâmetros e complexidade computacional. - Redes neurais densas (fully connected) têm problemas para lidar com imagens porque não capturam bem a estrutura espacial dos pixels. - As redes convolucionais foram criadas para resolver esses problemas, aproveitando a localidade e a invariância espacial das imagens. - Um problema importante que as redes convolucionais resolvem é a invariância à tradução, ou seja, a capacidade de reconhecer objetos independentemente de sua posição na imagem. Analisando as alternativas: A. Separabilidade linear – não é o foco principal aqui. B. Retroprogramação – não é um problema, mas uma técnica (backpropagation). C. Identificação de pixels em RNAs densas – é um problema, mas não o principal que as convolucionais resolvem. D. Invariância da tradução – correto, é um problema que as redes convolucionais resolvem. E. Informações relativas às imagens RGB – não é o problema principal citado. Resposta correta: D. Invariância da tradução.