Descripción: Las GAN heterocedásticas son un tipo de Redes Generativas Antagónicas (GAN) que se caracterizan por su capacidad para modelar la incertidumbre en los datos generados. A diferencia de las GAN tradicionales, que asumen que la variabilidad en los datos es constante, las GAN heterocedásticas permiten que esta variabilidad cambie dependiendo de las características del conjunto de datos. Esto se logra mediante la incorporación de un modelo que estima la dispersión de los datos, lo que resulta en una generación de muestras más realista y ajustada a la complejidad inherente de los datos originales. Este enfoque es especialmente útil en contextos donde los datos presentan diferentes niveles de ruido o incertidumbre, como en imágenes y análisis de datos. Al considerar la heterocedasticidad, estas redes pueden mejorar la calidad de las muestras generadas y ofrecer un mejor rendimiento en tareas de aprendizaje automático, ya que se adaptan mejor a la naturaleza de los datos. En resumen, las GAN heterocedásticas representan un avance significativo en la generación de datos sintéticos, permitiendo una mayor flexibilidad y precisión en la modelización de fenómenos complejos.
