Redes GAN
Redes GAN Las redes GAN son un tipo de red neuronal que se compone de dos partes: un generador y un discriminador. El generador es responsable de crear muestras que parezcan auténticas, mientras que el discriminador debe determinar si la muestra es real o fue hecha por el generador. En este artículo , aprenderás: Qué es, características, ejemplos, funcionamientos, ventajas y desventajas de la red GAN. Una Red Antagónica Generativa (GAN, por sus siglas en inglés) es una clase de modelo de aprendizaje profundo que se utiliza para generar datos sintéticos, como imágenes, sonidos y textos. La idea central detrás de las redes GAN es utilizar dos redes neuronales , una red generativa y una discriminativa, que se entrenan en por un proceso de competencia y cooperación. La capacidad para generar datos sintéticos de alta calidad ha llevado a su uso en una amplia gama de áreas, desde la producción de imágenes de alta calidad para la publicidad...