Definición
En aprendizaje profundo, una red generativa antagónica (Generative Adversarial Network) es una arquitectura formada por dos redes neuronales que compiten entre sí: un generador que crea datos sintéticos a partir de ruido aleatorio y un discriminador que intenta distinguir los datos reales de los generados. El entrenamiento adversarial lleva al generador a producir muestras cada vez más realistas.
Relaciones
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