Red Generativa Antagónica (GAN)
Las Redes Generativas Antagónicas (RGAs), también conocidas como GAN en inglés, son una clase de algoritmos de inteligencia artificial que se utilizan en el aprendizaje no supervisado. Fueron presentadas por primera vez por Ian Goodfellow en el 2014.
Se implementan a través de un sistema de dos redes neuronales (Generador y Discriminador) que compiten mutuamente en una especie de juego de suma cero.
Dada una serie de muestras objetivo, el Generador intenta producir imágenes que puedan engañar al Discriminador haciendo que éste las catalogue como reales. El Discriminador intenta detectar las muestras falsas (generadas) contra las reales (fotograficas) devolviendo un índice de veracidad de cada muestra.
Las RGAs (GANs) actualmente se utilizan para diversos fines, muchos de ellos en relación a la creación de imágenes y videos sintéticos.
GANs o redes generativas antagónicas: ¿Qué son y cómo funcionan?
Algunas de sus aplicaciones:
Generación de imágenes de rostros humanos.
Traducción de imagen a imagen.
Traducción de texto a imagen.
Reconstrucción de imagenes corruptas o con fragmentos faltantes
Predicción de frames.
Resulta dificil pensar el límite de las aplicaciones de dichas redes. Actualmente se sabe que tanto Facebook como otras muchas empresas utilizan este tipo de redes para diversos fines.
Ver artículo “El señor de las GAN: el hombre que dio imaginación a las máquinas” del MIT Technology Review en español.
En esta entrada
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