Descripción: WGAN-CT, o Wasserstein Generative Adversarial Network con Entrenamiento Condicional, es una variante de las Redes Generativas Antagónicas (GAN) que introduce un enfoque innovador para mejorar la estabilidad y la calidad en el proceso de generación de datos. A diferencia de las GAN tradicionales, que pueden sufrir de problemas como el colapso del modo, WGAN-CT utiliza la distancia de Wasserstein como métrica para evaluar la calidad de las muestras generadas. Esto permite una convergencia más suave y predecible durante el entrenamiento. Además, el componente ‘CT’ indica que el modelo se entrena de manera condicional, lo que significa que la generación de datos se puede guiar mediante información adicional, como etiquetas o características específicas. Esta capacidad de condicionamiento permite a WGAN-CT generar muestras más relevantes y específicas, adaptándose a diferentes contextos y necesidades. En resumen, WGAN-CT combina la robustez de la distancia de Wasserstein con la flexibilidad del entrenamiento condicional, lo que lo convierte en una herramienta poderosa en el campo de la generación de datos sintéticos.
