23、GAN与区块链：多领域的创新应用

GAN与区块链：多领域的创新应用

1. GAN在自动驾驶领域的应用

1.1 超分辨率技术

自动驾驶通常使用低分辨率传感器，而基于高分辨率输入数据进行训练可以提升系统性能。从低分辨率图像获取高分辨率图像是一项挑战。用于图像超分辨率的生成对抗网络（GAN）可以将逼真照片或原始图像的质量提升四倍。同时，损失函数很重要，它能处理更高级别的输入处理任务。学习函数可以从输入数据集的信息和数据中学习，以在特定场景下做出决策。

1.2 实际应用结果

恶劣天气对自动驾驶来说是个难题，输入数据受到的轻微干扰被称为脏污类别。当检测到天气不好时，可以启动镜头清洁，以获取更好的输入数据。GAN可用于构建模型，对脏污图像进行去污处理，以便后续用于决策。

1.3 对抗样本

对抗样本被输入到机器学习模型中以提高预测准确性。人类可能不太重视这些微小变化，但分类器可能会做出错误决策。使用对抗模型可以对机器学习系统进行“黑盒攻击”检查。总体而言，GAN在自动驾驶领域有很大的改进潜力，但该领域的研究进展并不迅速，还有很多潜在用途有待发现。

2. GAN在信用卡欺诈检测中的应用

2.1 信用卡欺诈现状

随着支付方式从现金向数字化转变，信用卡欺诈活动也日益增多，给银行和客户带来了损失和信任危机。因此，提高信用卡欺诈检测的效率对银行至关重要。

2.2 传统方法的局限性

研究人员尝试了多种方法，如结合决策树和神经网络等模式识别方法，但这些方法属于监督学习，需要区分正常和欺诈交易的已知数据集。由于欺诈交易数量相对较少，传统方法在欺诈检测中效果不佳。