Descripción: WGAN-AC, que significa Wasserstein GAN con Capacidad Adaptativa, es una variante de las Redes Generativas Antagónicas (GAN) que introduce un enfoque innovador para ajustar dinámicamente la capacidad del generador y el discriminador durante el proceso de entrenamiento. A diferencia de las GAN tradicionales, que pueden enfrentar problemas de inestabilidad y colapso de modo, WGAN-AC busca mejorar la convergencia y la calidad de las muestras generadas. Este modelo se basa en la distancia de Wasserstein, que proporciona una métrica más robusta para evaluar la diferencia entre las distribuciones de datos reales y generados. La capacidad adaptativa permite que el modelo ajuste su complejidad en función de la dificultad del aprendizaje, lo que resulta en un entrenamiento más eficiente y efectivo. Esta característica es especialmente útil en escenarios donde los datos pueden ser escasos o donde la variabilidad es alta, ya que permite al modelo adaptarse a las condiciones cambiantes del entorno de entrenamiento. En resumen, WGAN-AC representa un avance significativo en la evolución de las GAN, ofreciendo una solución más flexible y robusta para la generación de datos sintéticos.
