Son un tipo de aprendizaje automático no supervisado en el que dos redes neuronales compiten en un juego de suma cero para generar nuevos conjuntos de datos. La primera red neuronal, llamada generador, se encarga de generar candidatos para que sean evaluados por la segunda red neuronal, el discriminador.
El generador es, generalmente, un perceptrón multicapa (red neuronal formada por múltiples capas) y su objetivo es crear datos lo más parecidos posibles a datos reales para engañar al discriminador en el momento en el que los evalúe.
El discriminador suele ser una red neuronal convolucional, encargada de clasificar los datos entrantes en reales o no, asignando a cada uno una probabilidad de ser real. En la fase de entrenamiento de la red neuronal, el discriminador recibirá tanto datos generados por el generador como datos pertenecientes a un set de entrenamiento y deberá tratar de distinguirlos
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