Descripción: Las Redes Generativas Antagónicas Recurrentes (GAN Recurrentes) son una variante de las GAN que integran redes neuronales recurrentes (RNN) para abordar la generación de datos secuenciales. A diferencia de las GAN tradicionales, que son más adecuadas para datos estáticos como imágenes, las GAN Recurrentes están diseñadas para manejar datos que tienen una estructura temporal, como texto, música o series temporales. Esto se logra mediante la incorporación de RNN, que son capaces de mantener información sobre estados anteriores, permitiendo así que el modelo capture patrones y dependencias a lo largo del tiempo. Las GAN Recurrentes consisten en dos componentes principales: el generador, que produce secuencias de datos, y el discriminador, que evalúa la autenticidad de las secuencias generadas en comparación con las reales. Esta interacción entre ambos modelos permite que el generador mejore continuamente su capacidad para crear datos que sean indistinguibles de los datos reales. La capacidad de las GAN Recurrentes para trabajar con datos secuenciales las hace especialmente relevantes en campos como el procesamiento del lenguaje natural y la música generativa, donde la temporalidad y la secuencia son fundamentales para la calidad y coherencia de los resultados generados.
