Redes neuronales generativas antagónicas

Abstract

[spa] En este documento presentamos un estudio sobre el funcionamiento de las redes neuronales generativas antagónicas. Para ello, se introduce a la inteligencia artificial explicando los objetivos desde sus inicios hasta su estado actual. Este campo ha experimentado nuevos hitos a lo largo de los últimos años. Todos ellos gracias a los avances tanto en hardware, como en nuevas técnicas para el diseño de algoritmos. Uno de estas nuevas técnicas es la generación antagónica. Estas, tienen como finalidad que el programa sea capaz de generar datos de forma sintética a partir de ejemplos reales. Uno de los diseños que ha estado dando buenos resultados ha sido el de las redes neuronales GAN. En este documento, se describen las bases de funcionamiento de estos modelos, así como las mejoras de las que se pueden beneficiar. Una vez estudiada la tecnología, presentamos un ejemplo de estudio del funcionamiento de esta. Para ello, hemos utilizado la tecnología en la generación de una base de datos sintética de 60.000 imágenes. utilizando los datos sintéticos, se han entrenado distintos modelos de clasificación. Estos modelos han sido utilizados posteriormente para clasificar los datos originales. De estamanera se ha podido medir la capacidad de la red al generar patrones de los datos originales. Por último, presentamos un segundo experimento en el que se ha realizado el mismo proceso utilizando caracteres japoneses del siglo 18. Esa segunda base de datos presenta una mayor complejidad para nuestra red.Mediante una comparativa entre ambas, podemos observar las diferencias, limitaciones y mejoras de los modelos de redes generativas utilizadas.