这欺骗了神经网络本身并损害了算法的运行。反过来，它可能会导致不需要的信息的泄露。 从这个意义上说，可以训练对抗性生成网络来识别这些欺诈实例。或者，例如，在选举前一天发布一段视频，其中一名候选人私下评论意目的。每个人都会看到他的脸、他的手势和他的声音，并相信这是他，但这可能是一个非常好的数字制作的赝品。
在当今世界，此类信息将更 [url=https://zh-cn.bcellphonelist.com]欧洲手机号码列表[/url] 容易传播，因为可以获得非常有说服力的材料。尽管大型科技公司正在开发程序来尽快检测这些不良做法，但这种技术能力令人非常担忧。 您对这篇关于对抗性生成网络的文章有何看法？留下您的评论并分享！ 最后，如果您的知识已经很少，并且想成为专业人士，我鼓励您了解工业 4.0 硕士。
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