[2014] Generative Adversarial Nets - Goodfellow et al.

Este documento presenta las redes generativas adversarias (GAN), un innovador marco de aprendizaje automático donde dos modelos compiten en un juego minimax de dos jugadores. El primer modelo es un generador que intenta crear datos sintéticos realistas, mientras que el segundo es un discriminador que actúa como un detective, tratando de distinguir entre las muestras genuinas y las falsificaciones. A través de este proceso de entrenamiento simultáneo, el generador perfecciona su técnica hasta que sus resultados son indistinguibles de los datos reales, logrando que el discriminador ya no pueda diferenciarlos. A diferencia de métodos previos, este sistema utiliza únicamente retropropagación y redes neuronales densas, eliminando la necesidad de cálculos probabilísticos complejos o cadenas de Markov para generar contenido nuevo.