We look into Generative Adversarial Network (GAN), its prevalent variants and applications in a number of sectors. GANs combine two neural networks that compete against one another using zero-sum game theory, allowing them to create much crisper and discrete outputs. GANs can be used to perform image processing, video generation and prediction, among other computer vision applications. GANs can also be utilised for a variety of science-related activities, including protein engineering, astronomical data processing, remote sensing image dehazing, and crystal structure synthesis. Other notable fields where GANs have made gains include finance, marketing, fashion design, sports, and music. Therefore in this article we provide a comprehensive overview of the applications of GANs in a wide variety of disciplines. We first cover the theory supporting GAN, GAN variants, and the metrics to evaluate GANs. Then we present how GAN and its variants can be applied in twelve domains, ranging from STEM fields, such as astronomy and biology, to business fields, such as marketing and finance, and to arts, such as music. As a result, researchers from other fields may grasp how GANs work and apply them to their own study. To the best of our knowledge, this article provides the most comprehensive survey of GAN's applications in different fields.


翻译:我们研究的是General Adversarial网络(GAN),这是它在一些部门中流行的变异体和应用。GAN将两个神经网络结合起来,利用零和游戏理论相互竞争,使得它们能够创造出许多简明和独立的产出。GAN可以用来进行图像处理、视频生成和预测,以及其他计算机视觉应用。GAN也可以用于各种科学相关活动,包括蛋白质工程、天文数据处理、遥感图像脱色和晶体结构合成。其他GAN已经取得收益的显著领域包括金融、营销、时装设计、体育和音乐。因此,在本篇文章中,我们全面概述了GAN在广泛学科中的应用。我们首先探讨支持GAN、GAN变异体以及评估GAN的衡量标准。然后我们介绍GAN及其变异体如何应用于12个领域,从STEM领域,例如天文学和生物学,到商业领域,例如营销和金融,以及艺术领域,例如音乐。作为结果,从其他领域的研究人员可以了解他们如何应用GAN的这些不同领域。

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