判别器网络 您的工作是审查第一个网络的创建并对其进行调节。这个网络比第一个网络要精确得多，因为我们可以说人工智能更擅长修饰和识别图像而不是创建图像。在识别所有类型的图像方面，它变得越来越高效。 从这个意义上说，鉴别器网络经过训练过程以了解如何识别和分析图像或对象，并定义第一网络生成的每个数据实例是否属于其已训练的数据集。
生成网络可以执行数百万次测试，直到判 [url=https://zh-cn.bcellphonelist.com]欧洲手机号码列表[/url] 别器接受结果。 对抗性生成网络有什么用？ 正如我们所提到的，生成对抗网络是无监督的神经网络，通过分析给定数据集中的信息来创建新的图像样本来进行训练。因此，它们经常用于依赖计算机视觉技术的行业。例如： 改善医疗保健并拯救生命 健康和制药行业是人工智能和对抗性生成网络实施的最大受益者之一。
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例如，它们可以通过将图像与像进行比较来用于肿瘤检测。神经网络可以通过识别差异来检测患者扫描和图像中的异常情况。这可以更快、更准确地检测癌性肿瘤。此外，它还有助于为患者和医生节省成本。 另一方面，它们还可以用于生成旨在检测和治疗疾病的药物的分子结构。可以使用现有数据库对生成器进行训练，以找到可用于治疗的新化合物。 |
