Descripción: El conocimiento previo en el contexto de las Redes Generativas Antagónicas (GANs) se refiere a la información que puede ser utilizada para informar el entrenamiento de estos modelos, como restricciones o datos adicionales. Este conocimiento puede incluir datos sobre la distribución de los datos de entrada, características específicas que se desean preservar en las muestras generadas, o incluso información contextual que puede guiar el proceso de generación. La incorporación de conocimiento previo es crucial para mejorar la calidad y relevancia de las muestras generadas, ya que permite al modelo aprender patrones más específicos y ajustarse a las expectativas del usuario. Además, el conocimiento previo puede ayudar a mitigar problemas comunes en el entrenamiento de GANs, como el modo colapso, donde el generador produce un número limitado de muestras, y puede facilitar la convergencia del modelo al proporcionar un marco más estructurado para el aprendizaje. En resumen, el conocimiento previo actúa como una guía que enriquece el proceso de entrenamiento de las GANs, permitiendo que estas redes generen resultados más precisos y útiles en diversas aplicaciones.
