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GAN

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La arquitectura de aprendizaje profundo combina un generador y un discriminador, es decir, dos redes neuronales compitiendo. El generador crea datos sintéticos para engañar al discriminador, que intenta distinguir entre datos reales y sintéticos. El entrenamiento busca equilibrar ambos componentes, permitiendo al generador producir datos sintéticos muy similares a los reales.

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