Una red generativa adversarial (GAN) es un tipo de algoritmo de inteligencia artificial utilizado para generar nuevas muestras de datos a partir de un conjunto de datos de entrenamiento. Es un sistema compuesto por dos redes neuronales, una generadora y otra discriminadora, que compiten entre sí en un juego de suma cero. La red generadora genera nuevas muestras de datos, mientras que la red discriminadora intenta clasificarlas como reales o falsas. El objetivo de la GAN es entrenar a la red generadora para que genere muestras de datos que engañen a la red discriminadora, es decir, muestras que sean clasificadas como reales.
La GAN fue propuesta por primera vez por Ian Goodfellow et al. en 2014. Desde entonces, se ha utilizado para una variedad de tareas, incluida la generación de imágenes, la síntesis de voz y la generación de texto.
¿Cómo se generan las imágenes con GAN?
Los GANs son un tipo de inteligencia artificial que se utiliza para generar nuevas imágenes. Los GAN están formados por dos componentes: un generador y un discriminador. El generador crea nuevas imágenes, mientras que el discriminador evalúa las imágenes y decide si son reales o falsas.
Las GAN se entrenan alimentando al generador con imágenes falsas que luego son evaluadas por el discriminador. El objetivo es engañar al discriminador para que piense que las imágenes falsas son reales. A medida que el entrenamiento progresa, el generador mejora en la creación de imágenes que parecen reales, y el discriminador mejora en la identificación de imágenes falsas.
El resultado de este entrenamiento es un generador que puede crear nuevas imágenes realistas. ¿Qué tipo de transistor se fabrica con GaN? Hay dos tipos de transistores de GaN: Los MOSFET y los IGBT. Los MOSFET se fabrican con una capa de GaN de tipo p y una capa de GaN de tipo n, mientras que los IGBT se fabrican con una capa de GaN de tipo n y una capa de GaN de tipo p.
¿Por qué se utiliza el GAN?
Una GAN, o Red Generativa Adversarial, se utiliza para el aprendizaje no supervisado de representaciones latentes. Para ello, entrena dos redes neuronales, un generador y un discriminador, en un juego de suma cero. El generador intenta generar datos lo suficientemente realistas como para engañar al discriminador, mientras que éste intenta clasificar correctamente los datos reales de los falsos. A través de este proceso, el generador aprende a mapear desde un espacio latente al espacio de datos, y el discriminador aprende a mapear desde el espacio de datos a un espacio de etiquetas.
Esto es útil para el aprendizaje no supervisado porque puede aprender representaciones que son útiles para las tareas posteriores, incluso si esas tareas no se conocen de antemano. Por ejemplo, un GAN entrenado en imágenes puede aprender a generar imágenes lo suficientemente realistas como para engañar a un humano, incluso si el GAN nunca ha visto una imagen real antes. Esto significa que ha aprendido una representación de los datos que capta las características importantes para generar imágenes realistas. Esta representación aprendida puede utilizarse para otras tareas, como la clasificación de imágenes o la detección de objetos. ¿Qué tipo de transistores se fabrican con GaN? Hay dos tipos de transistores de GaN: Los MOSFET y los IGBT. Los MOSFET tienen una capa de GaN de tipo p y otra de tipo n, mientras que los IGBT utilizan un GaN de tipo n y una capa de GaN.
¿Cómo se utiliza la red GAN?
No hay una única respuesta a esta pregunta, ya que no hay una única forma de utilizar una red GAN: depende de lo que se quiera conseguir. Sin embargo, algunas formas comunes de utilizar una red GAN incluyen el entrenamiento de la red para generar nuevos datos (por ejemplo, imágenes) o para mejorar la calidad de los datos generados.