Generative Adversarial Networks (GANs)#
Las GANs (Generative Adversarial Networks, o Redes Generativas Antagónicas) son un tipo de arquitectura de redes neuronales profundas que se utilizan principalmente para generar datos nuevos que son similares a un conjunto de datos real.
Consisten en dos redes neuronales que compiten entre sí:
- Generador: Esta red intenta crear datos falsos (por ejemplo, imágenes) que se parezcan lo máximo posible a los datos reales.
- Discriminador: Esta red intenta distinguir entre los datos reales y los datos generados por el generador.
Ambas redes se entrenan juntas en un proceso de competencia (de ahí el término “adversarial”):
- El generador aprende a crear datos cada vez más realistas para “engañar” al discriminador.
- El discriminador aprende a ser cada vez mejor detectando si los datos son reales o generados.
Este “juego” continúa hasta que el generador produce datos tan realistas que el discriminador no puede diferenciarlos de los reales con precisión.