General Adversarial Network (equivalente en inglés a GAN)

En el ámbito de la inteligencia artificial, es un tipo de red neural diseñada como un sistema de dos componentes que compiten entre sí: el generador y el discriminador.

El generador se encarga de crear datos sintéticos que imitan un conjunto de datos reales, mientras que el discriminador evalúa y clasifica si los datos son reales o fabricados por el generador.

Ambos componentes interactúan en un proceso competitivo que fomenta la mejora mutua, donde el generador intenta engañar al discriminador y este último se esfuerza en mejorar su capacidad para distinguir los datos reales de los generados.

Estas redes son ampliamente utilizadas en tareas como generación de imágenes, creación de contenido multimedia y mejora de la calidad de datos, entre otros.

Su aplicación ha generado avances significativos en áreas como la síntesis de datos, traducción de imágenes y generación de modelos realistas.