Descripción: El ‘Ruido Aleatorio’ en el contexto de las Redes Generativas Antagónicas (GANs) se refiere a un tipo de perturbación o variabilidad que se añade a la entrada del generador. Este ruido es fundamental para la generación de datos sintéticos, ya que permite que el modelo produzca una variedad de salidas en lugar de replicar patrones específicos de los datos de entrenamiento. En términos técnicos, el ruido aleatorio se suele representar como un vector de números aleatorios que se alimenta al generador, el cual lo utiliza para crear imágenes, sonidos o cualquier otro tipo de datos. La inclusión de este ruido es crucial, ya que sin él, el generador podría caer en la trampa de producir resultados idénticos o muy similares, limitando así su capacidad de generalización y creatividad. Además, el ruido aleatorio ayuda a explorar el espacio de características del modelo, permitiendo que el generador descubra nuevas combinaciones y variaciones que no están presentes en los datos originales. En resumen, el ruido aleatorio actúa como un catalizador que impulsa la diversidad y la innovación en la salida generada por las GANs, haciendo que el proceso de generación sea más dinámico y menos predecible.
