Descripción: Las GAN Temporales, o Redes Generativas Antagónicas Temporales, son una variante de las redes generativas antagónicas (GAN) diseñadas específicamente para generar secuencias de datos a lo largo del tiempo. A diferencia de las GAN tradicionales, que se centran en la generación de imágenes o datos estáticos, las GAN Temporales se enfocan en la creación de datos que tienen una dimensión temporal, lo que las hace ideales para aplicaciones que requieren la modelización de dinámicas temporales. Estas redes constan de dos componentes principales: un generador, que produce secuencias de datos, y un discriminador, que evalúa la autenticidad de las secuencias generadas en comparación con las reales. La interacción entre estos dos componentes permite que el generador mejore continuamente su capacidad para crear datos que imitan patrones temporales complejos. Las GAN Temporales son especialmente relevantes en campos como la síntesis de video, la generación de música y la predicción de series temporales, donde la coherencia y la continuidad a lo largo del tiempo son cruciales. Su capacidad para aprender y replicar patrones temporales las convierte en una herramienta poderosa en el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
