Redes Generativas Adversarias

Las Redes Generativas Adversarias (GAN) son un tipo de modelo de deep learning compuesto por dos partes: un generador y un discriminador. El generador es responsable de producir datos que parezcan realistas, intentando "engañar" al discriminador, mientras que la tarea del discriminador es distinguir entre los datos generados y los datos reales. Ambas redes compiten entre sí y mejoran continuamente: el generador busca crear datos más realistas, mientras que el discriminador trabaja para mejorar su capacidad de identificar los datos generados. Finalmente, el generador puede producir resultados muy similares a los datos reales, y las GAN tienen amplias aplicaciones en áreas como la generación de imágenes y el aumento de datos.