Descripción: WGAN-QR, que significa Wasserstein GAN con Regresión Cuantílica, es una variante de las Redes Generativas Antagónicas (GAN) que busca mejorar la calidad y robustez de las muestras generadas. Esta técnica se basa en el principio del transporte óptimo, que permite medir la distancia entre distribuciones de probabilidad de manera más efectiva que las métricas tradicionales. A diferencia de las GAN convencionales, que pueden sufrir de problemas como el colapso del modo, WGAN-QR introduce un enfoque que combina la regresión cuantílica para ajustar la función de pérdida, lo que resulta en una generación de muestras más diversificada y de mayor calidad. Esta mejora se traduce en una mayor estabilidad durante el entrenamiento y en la capacidad de generar datos que reflejan mejor la distribución real del conjunto de datos de entrenamiento. La implementación de WGAN-QR es especialmente relevante en contextos donde la calidad de las muestras generadas es crítica, como en la síntesis de imágenes, la generación de texto o la creación de modelos tridimensionales. En resumen, WGAN-QR representa un avance significativo en el campo de las GAN, ofreciendo una solución robusta para los desafíos asociados con la generación de datos sintéticos.
