Descripción: El término ‘No Estacionario’ se refiere a procesos en los cuales las propiedades estadísticas cambian con el tiempo. En el contexto de las Redes Generativas Antagónicas (GAN), esto implica que la distribución de datos de entrada puede variar a lo largo del tiempo, lo que puede complicar el proceso de entrenamiento de la red. Las GAN son modelos de aprendizaje profundo que consisten en dos redes neuronales: un generador y un discriminador, que compiten entre sí. Cuando se trabaja con datos no estacionarios, el generador debe adaptarse continuamente a las nuevas distribuciones de datos, mientras que el discriminador también debe ajustarse para distinguir entre datos reales y generados que pueden cambiar con el tiempo. Esta dinámica puede llevar a desafíos significativos en la convergencia del modelo y en la calidad de las muestras generadas. La no estacionariedad puede surgir en diversas aplicaciones de aprendizaje automático, donde las distribuciones de datos pueden evolucionar. Por lo tanto, entender y manejar la no estacionariedad es crucial para mejorar la robustez y la efectividad de las GAN en entornos dinámicos.
