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Redes Generativas Adversarias (GANs)
Definición:
Las Redes Generativas Adversarias (GANs) son un tipo de modelo de inteligencia artificial compuesto por dos redes neuronales que compiten entre sí: un generador crea datos sintéticos mientras que un discriminador evalúa su autenticidad. A través de este juego adversarial, las GANs pueden generar datos realistas que pueden ser utilizados en diversas aplicaciones, como la creación de imágenes, música o texto.
Redes Generativas Adversarias (GANs)
En el campo de la Informática y la Inteligencia Artificial, las Redes Generativas Adversarias, conocidas como GANs por sus siglas en inglés (Generative Adversarial Networks), son un tipo de modelo de aprendizaje automático compuesto por dos redes neuronales, el generador y el discriminador, que se entrenan de forma conjunta para generar datos nuevos y realistas a partir de un conjunto de datos dado.
El generador tiene como objetivo crear muestras que sean indistinguibles de las muestras reales, mientras que el discriminador tiene la tarea de distinguir entre las muestras generadas por el generador y las muestras reales. Ambas redes se entrenan de forma adversarial, es decir, compitiendo entre sí para mejorar sus habilidades de generación y discriminación.
Este enfoque ha demostrado ser muy efectivo en la generación de imágenes, música, texto y otros tipos de datos complejos. Las GANs han sido utilizadas en diversas aplicaciones como la creación de arte generativo, la superresolución de imágenes, la síntesis de voz y la generación de datos sintéticos para entrenar otros modelos de aprendizaje automático.
En resumen, las Redes Generativas Adversarias son una poderosa herramienta en el campo de la Inteligencia Artificial que permite generar datos nuevos y realistas a partir de datos existentes, a través de la competencia entre un generador y un discriminador en un proceso de aprendizaje adversarial.
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