生成对抗网络的用例

生成对抗网络 (GAN)最常用于从给定的图像数据集生成图像，但除此之外，GAN 现在还用于各种应用。这些是一类具有鉴别器块和生成器块的神经网络，它们一起工作并且能够产生新的样本，而不仅仅是对样本类别进行分类和预测。

一些新发现的 GAN 用例是：

安全：
事实证明，人工智能对许多行业来说是一个福音，但它也被网络威胁问题所包围。事实证明，GAN 对处理对抗性攻击有很大帮助。对抗性攻击使用各种技术来欺骗深度学习架构。通过创建虚假示例并训练模型来识别它们，我们可以对抗这些攻击。

使用 GAN 生成数据：
数据是任何深度学习算法最重要的关键。一般来说，数据越多，任何深度学习算法的性能就越好。但是在很多情况下，比如健康诊断，数据量是有限制的，在这种情况下，就需要生成高质量的数据。哪些 GAN 正在被使用。

隐私保护：
在很多情况下，我们的数据需要保密。这在国防和军事应用中特别有用。我们有许多数据加密方案，但每个方案都有其局限性，在这种情况下，GAN 很有用。最近，在 2016 年，谷歌开辟了使用 GAN 竞争框架解决加密问题的新研究路径，其中两个网络不得不在创建代码和破解代码方面进行竞争。

数据处理：
我们可以使用 GAN 进行伪风格迁移，即修改主题的一部分，而无需完整的风格迁移。例如，在许多应用程序中，我们想要为图像添加微笑，或者只是处理图像的眼睛部分。这也可以扩展到其他领域，例如自然语言处理、语音处理等。例如，我们可以在不修改整个段落的情况下处理段落中的某些选定单词。