Descripción: Yin-Yang GAN es una arquitectura de Redes Generativas Antagónicas (GAN) que se centra en equilibrar el generador y el discriminador para mejorar la estabilidad y el rendimiento del entrenamiento. Esta arquitectura se inspira en el concepto del Yin-Yang, que simboliza la dualidad y el equilibrio en la filosofía china. En el contexto de las GAN, el generador y el discriminador son dos redes neuronales que compiten entre sí: el generador intenta crear datos que sean indistinguibles de los datos reales, mientras que el discriminador intenta diferenciar entre los datos reales y los generados. Yin-Yang GAN busca optimizar esta interacción, asegurando que ambos componentes se desarrollen de manera equilibrada. Esto se logra mediante técnicas que ajustan dinámicamente la capacidad de aprendizaje de cada red, evitando que una de ellas domine el proceso de entrenamiento. Como resultado, se mejora la calidad de las muestras generadas y se reduce el riesgo de problemas comunes en el entrenamiento de GAN, como el colapso del modo. Esta arquitectura es especialmente relevante en aplicaciones donde la calidad de los datos generados es crítica, como en la generación de imágenes, la síntesis de voz y la creación de contenido multimedia. La implementación de Yin-Yang GAN representa un avance significativo en la búsqueda de modelos generativos más robustos y eficientes.
