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GANs的复杂性使得它们难以训练，最近在英伟达发布的一篇研究论文中他们描述了一种方法，通过渐进地改进生成器和鉴别器来训练GANs。（有趣的说法！）。
关于GAN的机制我们说的足够多了，那么我们该如何使用它呢？
一些酷炫的GAN的应用：
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使面孔变老
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超高分辨率
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图像混合
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衣服转换
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3D物体生成，之类的。
更多信息可以参见这篇文章。
8.迁移学习-”使用预先训练好的网络“
从零开始训练一个神经网络是需要昂贵的计算成本，有时还会变得非常混乱。但试想一下我们可以从另外一个以前在其他数据集上已经训练好的网络中获取知识，并将其重新用在我们新的目标数据集的训练过程中。
这样子，我们可以加速在新的领域上进行学习的过程并且节省大量的计算能耗和资源。可以把它想成是一场起点比其他人要靠前的跑步比赛。
不要把你的时间浪费在重复造轮子上
显然，你不可以把这项技术用在两个毫不相关的领域上，但在一些领域上-自然语言处理和计算机视觉，使用已经训练好的网络是一种新的规范
5.其他应用
赛果预测，有些互联网公司利用大数据平台，预测体育赛事，也有些和博彩相关的公司，正在用大数据预测彩票的结果。
金融市场预测，有些金融公司希望借大数据预测知晓金融市场走向，有个别公司获得了一定成功。
物价指数预测，大数据预测可以更加精准预测物价趋势，能提前发现通货膨胀或经济危机的蛛丝马迹。
用户需求预测，通过收集消费者的上网行为数据，大数据可以分析和洞察消费者的需求，相关的公司可以利用这些分析数据，推出和优化商品。
自然灾害预测，在物联网时代，传感器、摄像头和无线通讯遍布全球，利用各种监测设备采集的大数据，可以更加有效地预测将要发生的洪涝、高温等自然灾害，有利于我们提前做好预防措施。
除了上面列举的多个领域之外，在环境变化预测、污染排放预测、未来健康预测、行业发展预测、风险评估等领域，大数据预测正在发挥着重要作用，虽然大数据预测也未必百分百准确，但是这是预测领域比较好的方法。
处理好隐私，发展更广
中研普华研究报告指出，44.1%的受访企业表示，隐私保护成为制约大数据发展的第一障碍，既要保护好隐私，又要利用这些数据做预测，是大数据预测公司必须面对并解决好的难题。
中国科学院院士王小云教授指出，在信息时代，大数据面临严峻的安全问题，个人隐私如何更好的保护面临挑战。举例说，我们在超市和网上都会留下购物信息，在手机里存储个人秘密，在医院里有就诊记录。智慧城市系统有很多传感器记录，我们的指纹、脸部识别照片经常被其他机构获取。而这些信息如果被泄露，可能会为黑色产业链提供财富。
大数据预测公司使用这些数据时，需要格外小心，既要做到不侵犯他人隐私，也要有足够的措施保护好数据。
王小云教授强调，保护个人隐私，法律保障是基础。在我国，已有了三部法律，分别是电子签名法、网络安全法和电子商务法，另外，个人信息保护法有望出台，通过这些法律可为大数据保驾护航。
大数据预测公司，应在符合法律的基础上，开展更多的预测应用。在未来，大数据预测的市场会越来越大。
（编辑：盐城站长网）
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