{"id":59085,"date":"2024-09-18T15:51:17","date_gmt":"2024-09-18T13:51:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.carolinacampalans.com\/glossary\/generative-adversarial-network\/"},"modified":"2026-05-26T14:54:09","modified_gmt":"2026-05-26T12:54:09","slug":"generative-adversarial-network","status":"publish","type":"glosario","link":"https:\/\/www.carolinacampalans.com\/?glosario=generative-adversarial-network","title":{"rendered":"Generative Adversarial Network (GAN)"},"content":{"rendered":"
<\/div>

Un modelo de machine learning<\/em> en que dos redes neuronales son entrenadas de manera que compitan entre s\u00ed para generar nuevos datos.<\/p>\n<\/div>

\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Descripci\u00f3n<\/h2><\/div>

Las GANs son un tipo de arquitectura de redes neuronales<\/a> introducida por Ian Goodfellow en 2014. Su objetivo principal es generar datos nuevos y realistas que imitan una distribuci\u00f3n de datos original (como im\u00e1genes, sonidos, textos, etc.).<\/p>\n

Una GAN consta de dos redes neuronales que compiten entre s\u00ed en un proceso de \u201cjuego\u201d o entrenamiento conjunto:<\/p>\n