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 y el cine, hasta la generación de datos para la investigación científica.
¿Cómo funcionan las redes GAN?
Las redes GAN son una técnica de aprendizaje automático que permite generar nuevos datos a partir de un conjunto de una ya existente:
- El funcionamiento de las GAN se basa en la interacción de dos redes neuronales: el generador y el discriminador.
- El generador es responsable de crear nuevos datos que parezcan lo más posible al conjunto original de datos. El discriminador, por otro lado, tiene como objetivo distinguir entre los datos generados por el generador y los reales del conjunto original.
- A medida que las dos redes se entrenan juntas, el generador aprende a producir datos que son cada vez más difíciles de distinguir de los datos reales, mientras que el discriminador aprende a ser más efectivo para distinguir entre los datos generados y los reales.
- Con el tiempo, la salida del generador se vuelve cada vez más parecida a los datos reales y se logra una convergencia donde el discriminador ya no puede distinguir con precisión los datos generados del conjunto original.
Características de las redes GAN
A continuación se destacan las características principales de las redes antagónicas generativas (GAN, por sus siglas en inglés):
Dos partes principales: Generador y Discriminador
Se componen de dos partes principales: el generador y el discriminador.
- El generador es responsable de crear imágenes o datos sintéticos a partir de un conjunto de datos de entrada aleatorios.
- El discriminador, por otro lado, tiene como objetivo distinguir entre datos reales y aquellos generados.
- Redes GAN: ¿Qué son? Características, funciones y ventajas
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