Las Redes Generativas Adversarias (GAN, por sus siglas en inglés) son un tipo de modelo de inteligencia artificial que consiste en dos redes neuronales, un generador y un discriminador, que trabajan de manera conjunta para crear y mejorar datos. Aquí te proporciono una explicación detallada de cómo funciona una GAN:
- Generador:
- El generador es responsable de crear nuevos datos. Comienza con la generación de datos aleatorios o ruido.
- Utiliza una red neuronal para transformar este ruido en datos que se parezcan a la distribución de los datos de entrenamiento.
- Al principio, la salida del generador puede ser aleatoria y poco realista.
- Discriminador:
- El discriminador es una red neuronal diseñada para distinguir entre datos reales y datos generados por el generador.
- Se entrena con un conjunto de datos que contiene ejemplos reales y generados, aprendiendo a clasificar correctamente entre ellos.
- Inicialmente, el discriminador podría tener dificultades para distinguir entre datos reales y generados.
- Fase de Entrenamiento:
- Durante la fase de entrenamiento, el generador y el discriminador se entrenan en un proceso iterativo.
- El generador intenta mejorar la calidad de los datos que genera para engañar al discriminador.
- El discriminador, a su vez, se entrena para volverse más hábil en la distinción entre datos reales y generados.
- Este ciclo de retroalimentación continua mejora tanto al generador como al discriminador con el tiempo.
- Funcionamiento Adversarial:
- El generador y el discriminador operan de manera adversarial, lo que significa que uno intenta superar al otro constantemente.
- El generador busca mejorar su capacidad para generar datos que sean cada vez más indistinguibles de los datos reales.
- El discriminador busca mejorar su capacidad para detectar la diferencia entre datos reales y generados.
- Convergencia:
- A medida que avanza el entrenamiento, el generador y el discriminador alcanzan un estado en el que el generador produce datos que son tan realistas que el discriminador tiene dificultades para distinguirlos de los datos reales.
- En este punto, la GAN ha convergido, y el generador ha alcanzado un nivel donde los datos que produce son de alta calidad.
Es importante señalar que, si bien las GAN son poderosas para la generación de datos realistas, su entrenamiento puede ser complicado y a veces inestable. La arquitectura y los parámetros específicos de una GAN pueden variar según la aplicación y los datos utilizados.