GAN (Generative Adversarial Network), también conocida como red generativa antagónica, es un tipo de red neuronal utilizada en inteligencia artificial que consta de dos redes: una generadora y una discriminadora, que compiten entre sí.
La red generadora crea datos falsos (imágenes, texto, audio, etc.), mientras que la red discriminadora intenta distinguir entre los datos reales y los generados. A través de este proceso de competencia, ambas redes mejoran su rendimiento, permitiendo a la red generadora crear datos cada vez más realistas. Las GAN se utilizan en aplicaciones como la generación de imágenes, el diseño gráfico y la creación de contenido sintético.
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