Descripción: Un GAN Supervisado es una variante de las Redes Generativas Antagónicas (GAN) que incorpora técnicas de aprendizaje supervisado para mejorar la calidad de las salidas generadas. En un GAN tradicional, dos redes neuronales, el generador y el discriminador, compiten entre sí: el generador intenta crear datos que se asemejen a un conjunto de datos reales, mientras que el discriminador intenta distinguir entre datos reales y generados. En el caso del GAN Supervisado, se introduce un conjunto de etiquetas o información adicional que guía el proceso de generación. Esto permite que el generador no solo aprenda a crear datos realistas, sino que también lo haga de manera que cumpla con ciertas condiciones o características específicas definidas por las etiquetas. Esta supervisión adicional puede resultar en una generación de datos más coherente y relevante, especialmente en aplicaciones donde la calidad y la precisión son cruciales, como en la generación de imágenes, texto o audio. La combinación de la estructura competitiva de los GAN con el aprendizaje supervisado abre nuevas posibilidades para la creación de modelos más robustos y precisos, facilitando su uso en diversas áreas de investigación y desarrollo tecnológico.
