Adversarial Network

Es un concepto amplio que implica el uso de una red neuronal para modelar la relación entre datos y etiquetas. En este contexto, la red neural es entrenada para aprender la relación entre los datos de entrada y las etiquetas deseadas, utilizando un enfoque competitivo para mejorar la precisión de la clasificación. La red más común es la llamada Generative Adversial Network, que por sus siglas también se conoce como GAN. Se utiliza para generar datos nuevos y realistas, como imágenes, sonidos o texto. Consta de dos redes neuronales enfrentadas entre sí: el generador y el discriminador. El generador crea datos falsos, mientras que el discriminador intenta distinguir entre datos reales y falsos. Ambas redes se entrenan de forma adversarial, lo que significa que el generador mejora constantemente su capacidad para generar datos realistas mientras que el discriminador mejora su capacidad para detectar datos falsos.