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En esta oportunidad, trabajaremos primero con redes neuronales GAN (red generativa antagónica).
Las deres GAN se componen de un generador y un discrminador. El generador es el encargado de generar datos que se parezcan lo mas posible a los datos reales, mientras que el discriminador se encarga de discernir entre los datos generados por el generador y los datos reales del conjunto original.
A medida que las dos redes se entrenan juntas, el generador aprende a producir datos que son cada vez más difíciles de distinguir de los datos reales, mientras que el discriminador aprende a ser más efectivo para distinguir entre los datos generados y los reales.
Con el tiempo el generador aprende a producir
style GAN