Generative Adversarial Networks (GANs) показывают свою эффективность в следующих областях применения:

• Создание мультимедийного контента. 1 С помощью GANs можно, например, автоматически производить рекламные видеоролики, создавать виртуальных персонажей и окружения для игр и анимации, генерировать музыкальные треки и звуковые эффекты для фильмов и приложений. 1
• Расширение обучающих выборок. 2 GANs позволяют создавать данные, которых нет в исходных наборах, что помогает увеличить размер обучающей выборки и улучшить производительность моделей машинного обучения. 2
• Обнаружение аномалий. 3 GANs могут выявлять аномалии или выбросы в данных, что полезно для обнаружения мошенничества, сетевых вторжений или медицинских состояний. 3
• Синтез 3D-моделей. 3 GANs создают качественные, реалистичные 3D-модели, которые могут использоваться в архитектуре, дизайне или инженерии. 3
• Медицина. 2 GANs помогают генерировать медицинские изображения для обучения моделей диагностики. 2