Descripción: Las Redes Generativas Antagónicas (GAN) son un tipo de arquitectura de red neuronal que se utiliza para generar datos nuevos a partir de un conjunto de datos existente. En particular, las GAN de Red Neuronal Recurrente (RNN) combinan las capacidades de las GAN con las RNN, que son especialmente efectivas para manejar datos secuenciales, como texto o series temporales. En este contexto, una GAN de RNN consiste en dos componentes principales: el generador y el discriminador. El generador se encarga de crear nuevas secuencias de datos, mientras que el discriminador evalúa la autenticidad de estas secuencias en comparación con las reales. Esta interacción entre ambos modelos permite que el generador mejore continuamente su capacidad para producir datos que sean indistinguibles de los datos reales. Las GAN de RNN son particularmente relevantes en aplicaciones donde la temporalidad y la secuencialidad son cruciales, como en la generación de texto, música o incluso en la predicción de series temporales. Su capacidad para aprender patrones complejos en datos secuenciales las convierte en una herramienta poderosa en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, abriendo nuevas posibilidades en la creación de contenido y la simulación de datos.
