GAN (Red Generativa Antagónica)

Modelo de aprendizaje profundo compuesto por dos redes neuronales que compiten entre sí: un generador y un discriminador.

El generador crea datos falsos similares a los datos reales, mientras que el discriminador intenta distinguir entre los datos reales y los generados.

El objetivo del generador es mejorar sus resultados hasta que el discriminador no pueda diferenciar entre los datos reales y los generados.

Se utiliza en aplicaciones como la creación de imágenes, mejora de resolución, generación de audio y más.

Es una herramienta clave en el campo de la inteligencia artificial por su capacidad para crear contenido realista.