Descripción: GAN Dual es una arquitectura avanzada dentro del campo de las Redes Generativas Antagónicas (GAN), que se caracteriza por la inclusión de múltiples generadores y discriminadores. Esta estructura dual tiene como objetivo principal mejorar la estabilidad del entrenamiento y la calidad de las imágenes generadas. En una configuración típica de GAN, un generador intenta crear datos falsos que sean indistinguibles de los datos reales, mientras que un discriminador evalúa la autenticidad de estos datos. Sin embargo, en el caso de GAN Dual, la presencia de varios generadores y discriminadores permite una competencia más rica y variada, lo que puede resultar en una convergencia más efectiva y en la generación de resultados más diversos y de mayor calidad. Esta arquitectura también facilita la exploración de diferentes estrategias de generación y evaluación, lo que puede ser especialmente útil en aplicaciones donde la diversidad de los resultados es crucial. En resumen, GAN Dual representa un avance significativo en la evolución de las GAN, ofreciendo un enfoque más robusto y versátil para la generación de datos sintéticos.
