Redes Generativas Adversariales

Las Redes Generativas Adversariales (GAN) son un tipo poderoso de inteligencia artificial (IA) que ha estado ganando mucha atención en los últimos años. Las GAN son un tipo de algoritmo de aprendizaje no supervisado que utiliza dos redes neuronales, una red generativa y una red discriminativa, para generar datos nuevos que son similares a los datos existentes. Las GAN se han utilizado para generar imágenes, audio e incluso texto realistas.

En un nivel alto, las GAN funcionan haciendo que dos redes neuronales compitan entre sí. La red generativa tiene la tarea de generar nuevos datos, mientras que la red discriminativa tiene la tarea de determinar si los datos son reales o falsos. Las dos redes se entrenan simultáneamente: la red generativa intenta engañar a la red discriminativa y la red discriminativa intenta identificar correctamente los datos falsos. Esta competencia entre las dos redes lleva a que la red generativa aprenda a generar datos que no se pueden distinguir de los datos reales.

La red generativa suele ser una red neuronal convolucional (CNN) o una red de creencias profundas (DBN). La red discriminativa suele ser un clasificador como una máquina de vectores de soporte (SVM) o una regresión logística. Las dos redes se entrenan utilizando una función de pérdida, que mide qué tan bien la red generativa engaña a la red discriminativa. La red generativa está entrenada para minimizar esta función de pérdida, mientras que la red discriminativa está entrenada para maximizarla.

¿Cómo funcionan las GAN? Las redes generativas adversarias (GAN) son un tipo de sistema de inteligencia artificial que utiliza dos redes neuronales para crear nuevos datos. La primera red, el generador, crea nuevos datos basándose en un conjunto de datos de entrada. La segunda red, el discriminador, luego evalúa los datos creados por el generador e intenta distinguirlos de los datos de entrada originales. Las dos redes están en constante competencia entre sí: el generador intenta crear datos que el discriminador no puede distinguir de los datos de entrada originales y el discriminador intenta mejorar en la distinción de los datos generados de los datos de entrada originales. Esta competencia ayuda a que las dos redes mejoren con el tiempo, lo que permite al generador crear datos cada vez más realistas.

Las GAN se han utilizado para generar imágenes realistas de rostros, animales e incluso paisajes. También se han utilizado para generar audio y texto. Por ejemplo, las GAN se han utilizado para generar música con sonido realista y para generar texto similar al texto existente. Las GAN también se han utilizado para generar imágenes de objetos que no existen en el mundo real, como un "cerdo volador".