Faced Neural Networks（GAN）は、監視された学習プロセスで一緒に機能する2つのニューラルネットワークで構成される自動学習モデルの一種です。ニューロンネットワークは合成データを生成し、別のニューロンネットワークは生成されたデータと実際のデータを区別しようとします。

生成ネットワークはランダムな入り口を取り、実際のデータの分布を模倣しようとする合成出力を生成します。一方、識別ネットワークは入り口を取り、データが現実か合成かを示す出力を生成します。時間が経つにつれて、生成ネットワークは、差別的なネットワークを欺く可能性のあるより現実的なデータを生成する能力を向上させます。

GANの最後の目的は、実際のデータと区別できない合成データを作成することです。GANCは、画像の作成、音声統合、音楽生成、自然言語処理など、さまざまなアプリケーションで使用されています。

GANは、高品質の合成データの生成に非常に効果的であることが証明されている深い学習モデルの例です。ディープラーニングテクノロジーが進歩し続けるにつれて、GANはさまざまな分野でますます使用される可能性があります。
Las Redes Neuronales Enfrentadas (GAN, por sus siglas en inglés) son un tipo de modelo de aprendizaje automático que consiste en dos redes neuronales que trabajan juntas en un proceso de aprendizaje supervisado. Una red neuronal genera datos sintéticos y otra red neuronal intenta distinguir entre los datos generados y los datos reales.

La red generadora toma una entrada aleatoria y produce una salida sintética que intenta imitar la distribución de los datos reales. La red discriminadora, por otro lado, toma una entrada y produce una salida que indica si los datos son reales o sintéticos. Con el tiempo, la red generadora mejora su capacidad para generar datos más realistas que pueden engañar a la red discriminadora.

El objetivo final de una GAN es crear datos sintéticos que sean indistinguibles de los datos reales. Las GAN se utilizan en una variedad de aplicaciones, como la creación de imágenes, la síntesis de voz, la generación de música y el procesamiento del lenguaje natural.

Las GAN son un ejemplo de un modelo de aprendizaje profundo que ha demostrado ser muy efectivo en la generación de datos sintéticos de alta calidad. A medida que la tecnología de aprendizaje profundo continúa avanzando, es probable que las GAN se utilicen cada vez más en una variedad de campos.