Descripción: La distribución Prior en el contexto de las Redes Generativas Antagónicas (GANs) se refiere a la distribución inicial de la cual el generador toma muestras para crear nuevos datos. Esta distribución es fundamental, ya que establece el punto de partida para el proceso de generación de datos sintéticos. En términos más técnicos, la distribución Prior puede ser una distribución normal, uniforme u otra que se elija según el problema específico que se esté abordando. La elección de esta distribución influye en la calidad y la diversidad de los datos generados. Por ejemplo, si se utiliza una distribución normal, el generador puede crear datos que se asemejan a la media y la varianza de los datos reales, mientras que una distribución uniforme podría permitir una mayor variabilidad en los datos generados. La distribución Prior actúa como un espacio latente en el que el generador explora y aprende a crear muestras que se asemejan a las de la distribución real de los datos. En resumen, la distribución Prior es un componente crítico en el funcionamiento de las GANs, ya que determina cómo se inician y se desarrollan las muestras generadas, afectando directamente la efectividad del modelo en la tarea de replicar o crear nuevos datos.
