stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
پزشکیار ورزشی
سازمان‌ها و نهادهای مربوطه > انجمن درمانگران ورزشی کانادا

Canadian Athletic Therapists' Association به اختصار CATA در سال 1965 تأسیس شد.
شورای بین المللی درمانگری ورزشی برای صدور گواهینامه به طور مداوم در تلاش است تا این رشته را به عنوان یک حرفه از خدمات سلامتی (که از انتاریو-تورونتو کانادا پایه گذاری شده) در سایر استان های کانادا و کشورهای دیگر مانند کره جنوبی، برزیل، کلمبیا، ایران، چین، هند، مکزیک و سنگاپور گسترش دهد. به شرطی که این امر در هر حوزه قانونی و قضایی کشورها محقق شود. الزامات بیشتر ممکن است طبق دستورالعمل های دولتی و مراجع قضایی آن کشورها قابل انجام باشد.
سازمان‌ها و نهادهای مربوطه > فدراسیون جهانی امدادگری و درمانگری ورزشی (WFATT)

هدف از بنیان این فدراسیون شناساندن امدادگری و درمانگری ورزشی به عنوان یک بخش اساسی از تیم مراقبت های بهداشتی چند-رشته ای در سراسر جهان اعلام شده است.
WFATT چشم انداز خود را پیشبرد منافع بین المللی اعضای خود به منظور یک هدف مشترک یعنی: (ارائه مراقبت‌های بهداشتی بهینه برای افراد ورزشکار یا دارای فعالیت بدنی) تعیین کرده است.
سازمان‌ها و نهادهای مربوطه > جامعه درمانگران ورزشی بریتانیا

نهاد تخصصی اسپورت تراپیست‌های بریتانیا که مقر آن در گلاسکو می‌باشد. جامعه درمانگران ورزشی در سال 1990 تأسیس شد و امروزه نهادی برای هدایت درمانگران ورزشی در انگلستان است. عضویت در این جامعه در سطح فارغ التحصیل از طریق یک برنامه مدرک معتبر است. انجمن در حال حاضر با 30 دانشگاه از جمله دو دانشگاه بین المللی همکاری می کند و 38 برنامه دانشگاهی در مقطع کارشناسی و کارشناسی ارشد را اعتبار می بخشد.
سازمان‌ها و نهادهای مربوطه > سازمان درمانگران توانبخشی ورزشی ایرلند

بر طبق اسناد بریتیش جورنال (پزشکی ورزشی بریتانیا)، «توانبخشی ورزشکاران (تفریحی و حرفه ای) باید به عنوان یک مهارت پیشرفته که نیاز به آموزش تخصصی دارد، شناخته شود. درمانگری ورزشی (Athletic Therapy) این کار را انجام می دهد. سازمان درمانگران توانبخشی ورزشی ایرلند (ARTI) یک نهاد حاکمیتی است که مسئول ارتقاء، تنظیم مقررات و آموزش مداوم درمانگران ورزشی معتبر در ایرلند است. 
ARTI متعهد شده است اطمینان حاصل کند که تمام درمانگران ورزشی معتبر (ATC) بالاترین کیفیت مراقبت‌های بهداشتی را برای همه بیماران و ورزشکاران ارائه می‌دهند. این امر با تأکید بر عملکرد مبتنی بر شواهد از طریق ارتقای شغلی مستمر (CPD) و از طریق حفظ گواهی مراقبت‌های اورژانسی حاصل می شود. برای دریافت مدرک درمانگر ورزشی معتبر از سازمان ARTI، پس از گذراندن دو مرحله آزمون، باید ریز نمرات/گواهینامه کالج رشته مرتبط و یک گواهینامه امدادگر اورژانس (EFR) ارائه شود.
سازمان‌ها و نهادهای مربوطه > انجمن درمانگری ورزشی و توانبخشی ورزشی اسراییل

Israel association of athletic therapy and sport rehabilitation
سازمان‌ها و نهادهای مربوطه > دپارتمان درمانگران ورزشی هنگ کنگ

درمانگری ورزشی در هنگ کنگ توسط آموزشکده فنی هنگ کنگ (THEI) در سال 2012 تأسیس شد که هدف آن پرورش درمانگران ورزشی شناخته شده و حرفه ای بین المللی و اعتباربخشی برای ارائه خدمات ورزش درمانی به ورزشکاران یا ورزش دوستان در سطوح مختلف. (رجوع شود به درمانگری ورزشی سایت دانشکده فنی هنگ کنگ)
طبق توضیحات انجمن درمانگران ورزشی (SST)، سازمان اعتباربخشی برای این برنامه، یک درمانگر ورزشی یک متخصص مراقبت های بهداشتی است که دانش، مهارت و توانایی لازم را دارد:
1. استفاده از اصول ورزش و تمرین برای بهینه سازی عملکرد، آمادگی و برنامه های پیشگیری از آسیب
    2. ارائه مراقبت فوری از صدمات و پشتیبانی اورژانسی حیاتی پایه (BLS) در یک محیط ورزشی، آموزشی و رقابتی
    3. ارزیابی، درمان و در صورت لزوم برای مشاوره و مداخله ارجاع به متخصص
    4. ارائه ماساژ ورزشی و درمانی مناسب در زمینه ورزش و فعالیت بدنی
    5. برنامه ریزی و اجرای برنامه های توانبخشی مناسب
سازمان‌ها و نهادهای مربوطه > سازمان امدادگران ورزشی ژاپن

در کشور ژاپن نیز مانند ایران وزارت بهداشت این کشور مسئولیت این رشته را به عهده ندارد بلکه به عهده وزارت علوم می باشد. اما سازمان تخصصی اتلتیک ترینر با نام سازمان امدادگران ورزشی ژاپن وجود دارد که پیگیر امور شغلی آنهاست. اعضای این سازمان شامل دو گروه هستند :
(BOC-AT): یک بخش فارغ‌التحصیلان اتلتیک ترینینگ یا اتلتیک‌تراپی از کشورهای آمریکا و کانادا که به کشور ژاپن برگشته اند: US-based credential
JSPO-AT): بخش دوم فارغ‌التحصیلان داخلی این رشته به عنوان بخشی از علوم ورزشی در خود ژاپن که مدرک خود را از سازمان ورزش ژاپن دریافت می‌کنند.domestic credential
سازمان‌ها و نهادهای مربوطه > انجمن امدادگران ورزشی جمهوری کره

رجوع شود به سایت امدادگران ورزشی جمهوری کره
سازمان‌ها و نهادهای مربوطه > جامعه امدادگران ورزشی تايوان

جامعه امدادگران ورزشی تایوان (TATS) که عضو فدراسیون جهانی امدادگری و درمانگری ورزشی (WFATT) هستند. برای دستیابی به شناخت بین المللی از امدادگری و درمانگری ورزشی به عنوان "بخش اساسی تیم مراقبت‌های بهداشتی چندرشته‌ای" تأسیس شده است.
سازمان‌ها و نهادهای مربوطه > امدادگران ورزشی سازمان پزشکی ورزشی استرالیا (SMA)

پزشکی ورزشی استرالیا، یک سازمان ملی چند رشته ای از متخصصان است. امدادگران ورزشی به همراه بسیاری دیگر از متخصصان رشته‫ های ورزشی، در همه سطوح ورزشی، نقش اصلی را در مراقبت از ورزشکاران دارند. امدادگر ورزشی اغلب مسئولیت مصدومیت ورزشکار و ارجاع به پزشکان را دارد. امدادگران ورزشی همچنین در تمام سطوح ورزشی جزء لاینفک تیم پزشکی ورزشی محسوب می‫ شوند. پزشکی ورزشی استرالیا از طریق برنامه Safer Sport سال‌هاست که بدنه اصلی آموزش امدادگران ورزشی در استرالیا بوده است .
سازمان‌ها و نهادهای مربوطه > تشکیلات سازمانی در ایران

Iran Athletic Training and Therapy Association 
اتلتیک ترینر در ایران دو گروه را شامل می شود: گروهی که با عنوان پزشکیار ورزشی تحت نظارت فدراسیون پزشکی ورزشی دوره دیده و پوشش پزشکی مسابقات را برعهده دارند. و گروه دوم فارغ‌التحصیلان گرایش امدادگر ورزشی که با عنوان درمانگر ورزشی فقط یک مدرک دانشگاهی با این عنوان دارند. علی رغم تربیت چندهزار فارغ التحصیل امدادگری ورزشی در دانشگاه‌های دولتی و غیردولتی ایران، هنوز هیچ اتحادیه یا تشکیلات دولتی و نهاد مدنی غیر دولتی برای این افراد بنیان نشده است.
| کشور | عنوان تخصصی که به امور درمانگری و امدادگری ورزشی می پردازد>  | تحت نظارت | رشته |
| --- | --- | --- | --- |
| ایالات متحده | Athletic Trainer | NATA/AMA | علوم ورزشی/حرکت شناسی، فیزیوتراپی |
| کانادا | Athletic Thrapist | CATA | علوم ورزشی/حرکت شناسی |
| انگلیس | Sports Therapist | Society of Sports Therapists | علوم توانبخشی، ورزش و تمرین |
| استرالیا | Sports Trainer | SMA | مجزا (چند رشته ای) |
| آلمان | Sport health and sports therapy | DVGS | علم ورزش/ علوم پزشکی |
| ژاپن | Athletic Trainer | JATO | علوم ورزشی |
| کره جنوبی | Athletic Trainer | R-KATA | علوم ورزشی |
| چین | Sport Medicine | Beijing Sports University | علم ورزش |
| تایوان | Athletic Trainer |  | علوم ورزشی/حرکت شناسی، |
| امارات متحده | Physical Therapist |  | فیزیوتراپی |
| ترکیه | Physical Therapist |  | فیزیوتراپی |
| مجارستان | Athletic Trainer |  | علوم ورزشی |
| روسیه | Sports Therapist |  | علوم ورزشی |
| اسراییل | Sports Therapist/Athletic Therapist |  | علوم ورزشی |
| آفریقای جنوبی | Biokinetics | BASA | علوم ورزشی |
| هنک کنگ | sports therapist |  | علوم ورزشی |
| آذربایجان | specialist of Rehabilitation in Physical Education and Sport | (ADBTİA) ASAPES | علوم ورزشی |
مجله بین المللی امدادگری و درمانگری ورزشی هیومن کینتیکس آمریکا
Professor William E. Prentice, PhD, ATC
هینز، داکوتای شمالی

مکان
| Haynes, North Dakota | Haynes, North Dakota |
| --- | --- |
شهر: شهر
Haynes, North Dakota: Haynes, North Dakota
Location of Haynes, North Dakota: Location of Haynes, North Dakota
مختصات: ۴۵°۵۸′۲۵″ شمالی ۱۰۲°۲۸′۱۹″ غربی﻿ / ﻿۴۵٫۹۷۳۶۱°شمالی ۱۰۲٫۴۷۱۹۴°غربی﻿ / 45.97361; -102.47194: مختصات: ۴۵°۵۸′۲۵″ شمالی ۱۰۲°۲۸′۱۹″ غربی﻿ / ﻿۴۵٫۹۷۳۶۱°شمالی ۱۰۲٫۴۷۱۹۴°غربی﻿ / 45.97361; -102.47194
ایالات آمریکا: داکوتای شمالی
شهرستان: Adams
Founded: 1907
مساحت: مساحت
 • کل: ۰٫۱۴ مایل مربع (۰٫۳۶ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۰٫۱۴ مایل مربع (۰٫۳۶ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰ مایل مربع (۰ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۲۵۴۶ فوت (۷۷۶ متر)
جمعیت (2010): جمعیت (2010)
 • کل: ۲۳
 • برآورد (2011): ۲۳
 • تراکم: ۱۶۴٫۳/مایل مربع (۶۳٫۴/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۷ (Mountain (MST))
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۶ (MDT)
زیپ‌کد: 58639
کد منطقه: 701
FIPS code: 38-36540
GNIS feature ID: 1029356
هینز(به انگلیسی: Haynes) شهری در ایالت داکوتای شمالی کشور ایالات متحده آمریکا است که جمعیت آن در سرشماری سال ۲۰۱۰ میلادی، ۲۳ نفر بوده‌است.
هینکلی، یوتا

مکان
| Hinckley, Utah | Hinckley, Utah |
| --- | --- |
شهرک: شهرک
Location of Hinckley, Utah: Location of Hinckley, Utah
مختصات: ۳۹°۱۹′۴۲″ شمالی ۱۱۲°۴۰′۲۰″ غربی﻿ / ﻿۳۹٫۳۲۸۳۳°شمالی ۱۱۲٫۶۷۲۲۲°غربی﻿ / 39.32833; -112.67222: مختصات: ۳۹°۱۹′۴۲″ شمالی ۱۱۲°۴۰′۲۰″ غربی﻿ / ﻿۳۹٫۳۲۸۳۳°شمالی ۱۱۲٫۶۷۲۲۲°غربی﻿ / 39.32833; -112.67222
ایالات آمریکا: یوتا
County: Millard
همنام: Ira Hinckley
مساحت: مساحت
 • کل: ۵٫۰ مایل مربع (۱۳٫۰ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۵٫۰ مایل مربع (۱۳٫۰ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰٫۰ مایل مربع (۰٫۰ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۴۶۰۳ فوت (۱۴۰۳ متر)
جمعیت (2000): جمعیت (2000)
 • کل: ۶۹۸
 • تراکم: ۱۳۸٫۸/مایل مربع (۵۳٫۶/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۷ (Mountain (MST))
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۶ (MDT)
زیپ‌کد: 84635
کد منطقه: 435
FIPS code: 49-35740
GNIS feature ID: 1428726
هینکلی (به انگلیسی: Hinckley) شهری در ایالت یوتا کشور ایالات متحده آمریکا است که جمعیت آن در سرشماری سال ۲۰۱۰ میلادی، ۶۹۶ نفر بوده‌است.
هینگهام، ماساچوست

هینگهام، ماساچوست
مکان
| Hingham, Massachusetts | Hingham, Massachusetts |
| --- | --- |
شهرک: شهرک
The Old Ship Church, Hingham: The Old Ship Church, Hingham
نام مستعار: "Bucket Town": نام مستعار: "Bucket Town"
Location in Plymouth County in Massachusetts: Location in Plymouth County in Massachusetts
مختصات: ۴۲°۱۴′۳۰″ شمالی ۷۰°۵۳′۲۵″ غربی﻿ / ﻿۴۲٫۲۴۱۶۷°شمالی ۷۰٫۸۹۰۲۸°غربی﻿ / 42.24167; -70.89028: مختصات: ۴۲°۱۴′۳۰″ شمالی ۷۰°۵۳′۲۵″ غربی﻿ / ﻿۴۲٫۲۴۱۶۷°شمالی ۷۰٫۸۹۰۲۸°غربی﻿ / 42.24167; -70.89028
ایالت: ماساچوست
بخش: Plymouth
سال بنیان‌گذاری: 1633 (as Bare Cove)
سال شهر شدن: ۱۶۳۵
حکومت: حکومت
 • نوع: Open town meeting
مساحت: مساحت
 • کل: ۲۶٫۳ مایل مربع (۶۸٫۱ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۲۲٫۲ مایل مربع (۵۷٫۵ کیلومتر مربع)
 • آب: ۴٫۱ مایل مربع (۱۰٫۶ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۶۰ فوت (۱۸ متر)
جمعیت (۲۰۱۰): جمعیت (۲۰۱۰)
 • کل: ۲۲۱۵۷
 • تراکم: ۹۹۸/مایل مربع (۳۸۵/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (Eastern)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۴ (Eastern)
کد پستی: ۰۲۰۴۳
کد منطقه: 339 / ۷۸۱
FIPS code: ۲۵-۳۰۲۱۰
GNIS feature ID: ۰۶۱۸۳۴۲
وبگاه: http://www.hingham-ma.com/
هینگهام(به انگلیسی: Hingham) شهرکی در شهرستان پلیموت ایالت ماساچوست می‌باشد که در سال ۱۶۳۵ بنیان‌گذاری شده‌است. این شهرک در سرشماری سال ۲۰۱۰ میلادی، ۲۲٬۱۵۷ نفر جمعیت داشته‌است.
شبکه‌های زایای دشمن‌گونه

شبکه‌های زایای دشمن‌گونه، شبکه‌های زایای رودررو، شبکه‌های زایای رقابتی ، شبکه‌های مولد هم‌آورد یا شبکه‌های زایای صفر (به انگلیسی: Generative Adversarial Networks)، یک کلاس از چارچوب‌های یادگیری ماشین است که ایان گودفلو و همکارانش در سال ۲۰۱۴ آن را پیشنهاد کردند. در این کلاس، دو شبکه عصبی در یک بازی روبروی یکدیگر قرار می‌گیرند (در چارچوب یک بازی با گردایش صفر، که آن را به نام بازی با مجموع صفر نیز در حوزهٔ نظریه بازی‌ها می‌شناسیم، در چنین بازی‌هایی سود یک بازیکن به ضرر بازیکن دیگر است و هر گاه بازیکنی یک امتیاز می‌گیرد در واقع امتیازی از بازیکن مقابل کم می‌شود در نتیجه همواره مجموع امتیازات صفر است).
در این روش شبکه فرا می‌گیرد که چگونه از داده‌های آموزش، داده‌های جدیدی به وجود بیاورد که از دید آماری داده‌های آموزش و به وجود آمده همسان باشند. به عبارت دیگر، روش در نهایت قرار است داده‌هایی که برای آموزش استفاده می‌شوند و خروجی شبکه از لحاظ برخی ویژگی‌ها شباهت داشته باشند، وظیفه تولید خروجی بر عهدهٔ بخش زایا و وظیفهٔ بررسی کافی بودن این شباهت بر عهدهٔ بخش دشمن‌گونه است، مانند یک بازی که اگر بخش دشمن‌گونه بتواند حدس بزند که ورودی اصلی شبکه با خروجی ساخته شده توسط بخش زایا اختلاف دارند یا به عبارتی همسان نیستند، برنده می‌شود و بخش زایا ناچار است تا خروجی بهتری تولید کند تا جایی که بخش زایا بتواند بخش دشمن‌گونه را بفریبد در نتیجه بازی تمام شود.
برای نمونه، شبکه‌های مولد رقابتی آموزش‌یافته می‌تواند عکس‌های جدیدی را به وجود آورد که از دید بیننده درست باشد و بسیاری از ویژگی‌های داده‌های آموزشی را در بر بگیرد. تصور کنید قرار است از تصاویر با وضوح پایین تصاویر با وضوح بالای معادل آنها را بسازیم که علاوه بر بزرگتر بودن و با کیفیت تر بودن دقیقاً معادل تصویر ورودی باشد در چنین شرایطی شبکه زایای دشمن‌گونه بسیار مفید و کمک کننده است.
گرچه در ابتدا یک گونه از مدل زایا برای یادگیری بدون ناظر (Unsupervised learning) پیشنهاد شده بود، ولی شبکه‌های زایای دشمن‌گونه برای یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised learning)، یادگیری با ناظر (Supervised learning) و یادگیری تقویتی (Reinforcement learning) نیز می‌تواند مفید باشد.
ایده بنیادی شبکه‌های مولد رقابتی بر پایه آموزش «ناراسته» با جداکننده می‌باشد که خود نیز در فرایند آموزش بگونه پویا در حال به‌روزرسانی می‌باشد. بدین سان شبکه مولد به جای اینکه در پی کاهش فاصله با یک عکس باشد، در تلاش برای گمراه کردن شبکه تفکیک‌کننده خواهد بود؛ بنابراین، مدل توانمند می‌شود تا به روش بدون ناظر به وجود آوردن عکس‌ها را فرا بگیرد.
روش

شبکه مولد نامزدها را به وجود می‌آورد و شبکه تفکیک‌کننده آنها ارزیابی می‌کند. این چالش بر پایه توزیع داده‌ها انجام می‌شود. در طی بازی، شبکه مولد یادمی‌گیرد تا یک متغیر پنهان را به توزیع داده نگاشت کند. شبکه تفکیک‌کننده نمونه‌های به وجود آمده به دست شبکه مولد را از توزیع راستین داده‌ها جدا می‌کند. انگیزه آموزش شبکه مولد این است که میزان خطای شبکه تفکیک کننده را افزایش دهد (به سخن دیگر «گمراه» کردن شبکه تفکیک کننده با به وجود آوردن نمونه‌های جدیدی که تفکیک‌کننده می‌پندارد آمیخته نشده‌اند (بخشی از توزیع راستین داده‌ها هستند).
یک دادگان شناخته شده در جایگاه داده‌های راستین آموزشی برای شبکه تفکیک‌کننده بکار برده می‌شود. فرایند آموزش با نمونه‌هایی از دادگان آموزشی ادامه پیدا می‌کند تا زمانی که به درستی پذیرفتنی دست یابد. آموزش شبکه مولد بر پایه توانا شدن آن در گول‌زدن شبکه جداکننده انجام می‌شود. ورودی‌های شبکه زایا به گونه شانسی از یک متغیر پنهان دانسته (مانند یک پراکندگی نرمال چند متغیره) نمونه‌برداری می‌شود. پس از آن، شبکه جدا کننده نامزدهای ساخته شده به دست شبکه زایا را ارزیابی می‌کند. رویه‌های نشراندن وارون (Backpropagation‎) جداگانه در هر دو شبکه انجام می‌شود تا شبکه زایا نگاره‌های بهتری به وجود آورد و شبکه جداکننده در شناسایی نگاره‌های ساختگی زبدگی بیشتری پیدا کند. شبکه زایا بیشتر یک شبکه عصبی پادپیچشی (Deconvolution) است و شبکه جداکننده یک شبکه پیچشی (Convolution) می‌باشد.
شبکه‌های زایای دشمن‌گونه گاهی با از دست دادن چارچوب‌های دادگان راستین با «فروپاشی نهادمان» روبرو می‌شوند و نمی‌توانند به درستی ویژگی‌های دادگان را فرا بگیرند. برای نمونه، یک شبکه زایای دشمن‌گونه با دادگان MNIST آموزش دیده‌است و دارای بسیاری از نمونه‌های هر رقم نیز می‌باشد ولی نگاره‌های به وجود می‌آورد که تنها با بخشی از دادگان راستین همسانی دارند. برخی از پژوهشگران چالش بنیادی را یک شبکه جداکننده ناکارامد می‌دانند که از الگوهای بخش‌های دیده‌نشده دادگان آگاهی ندارد، برخی دیگر نیز چالش را در انتخاب نادرست تابع هزینه (Objective function) می‌بینند. راهکارهای گوناگونی برای گره‌گشایی از این چالش پیشنهاد شده‌است.
کاربردها

کاربردهای شبکه‌های زایای دشمن‌گونه به سرعت افزایش یافته‌اند.
کاربردها > مد، هنر و آگهی

از شبکه زایای دشمن‌گونه می‌توان برای به وجود آوردن هنر استفاده کرد. ورج در مارس ۲۰۱۹ نوشت «نگاره‌های به وجود آمده به دست شبکه‌های زایای دشمن‌گونه نشانگر چشم‌انداز امروزی هنر هوش مصنوعی است.» همچنین می‌توان از شبکه‌های زایای دشمن‌گونه برای رنگ‌آمیزی نگاره‌ها یا به وجود آوردن نگاره‌هایی از مدل‌های فانتزی استفاده کرد، بدون اینکه نیازی به هنرمند، نگاره‌گر یا آرایشگر یا پرداخت هزینه استودیو و حمل‌ونقل باشد.
کاربردها > دانش

شبکه‌های زایای دشمن‌گونه می‌توانند نگاره‌های اخترشناسی را بهبود بخشند و عدسی گرانشی را برای پژوهش دربارهٔ ماده تاریک شبیه‌سازی کنند. آنها از شبکه زایا در سال ۲۰۱۹ برای مدل‌سازی پراکندگی ماده تاریک در یک جهت ویژه در فضا و پیش‌بینی عدسی گرانشی که رخ خواهد داد، بهره جسته‌اند.
شبکه‌های زایای دشمن‌گونه همچون یک روش چابک و کارا برای مدل‌سازی ساختمان جت‌های پر انرژی و مدل‌سازی دوش‌ها از راه آزمایش‌های گرماسنج‌های فیزیک ذرات پیشنهاد شده‌اند. شبکه‌های زایای دشمن‌گونه همچنین برای برآورد درست گلوگاه در شبیه‌سازی محاسبات سنگین آزمایش‌های فیزیک ذرات بکار برده می‌شوند. کاربردها در زمینه آزمایش‌های کنونی و پیشنهادی سرن نشان می‌دهد این روش‌ها پتانسیل شبیه‌سازی چابک و/یا بهبود پشتوانه شبیه‌سازی را دارند.
کاربردها > بازی‌های ویدیویی

در سال ۲۰۱۸، شبکه‌های زایای دشمن‌گونه بازی‌های ویدئویی قدیمی را با بزرگ‌نمایی بافت‌های دو سویه با رزولوشن پایین به رزولوشن‌های ۴ک یا بالاتر و سپس کوچک‌نمایی آنها به اندازه پیشین (همسان با نمونه‌برداری‌ممتاز در روش ضدپلگی) بازسازی کردند. با آموزش خوب، شبکه‌های زایای دشمن‌گونه نگاره‌های دو سویه با نگهداری ریزگان، رنگ و … به نگاره‌هایی شفاف‌تر و روشن‌تر جز می‌کنند. نمونه‌هایی شناخته شده از شبکه‌های زایای دشمن‌گونه: Final Fantasy VIII، Final Fantasy IX، Resident Evil REmake HD Remaster و Max Payne.[نیازمند منبع]
کاربردها > نگرانی دربارهٔ کاربردهای تباهگر

نگرانی‌هایی در مورد بهره‌گیری به‌هم‌پیوستگی نگاره انسانی بر پایه شبکه‌های زایای دشمن‌گونه برای کاربردهای شوم وجود دارد، برای نمونه، به وجود آوردن نگاره‌ها و فیلم‌های ساختگی ممکن است کسی را بزه‌کار کند. شبکه‌های زایای دشمن‌گونه می‌توانند نگاره‌های از افراد ناموجود برای پروفایل شبکه‌های اجتماعی ایجاد کنند تا برای کارهای غیرمجاز استفاده شود.
در سال ۲۰۱۹ ایالت کالیفرنیا لایحه AB-602 را ایجاد کرد و در ۳ اکتبر ۲۰۱۹ برنهاد تا از فن‌آوری‌های به‌هم‌پیوستگی نگاره‌های انسان برای ساخت پورنوگرافی بدون پذیرش افراد بهره‌جویی نشود. لایحه AB-730 را پخش فیلم‌های دستکاری شده یک نامزد سیاسی را ظرف ۶۰ روز پس از انتخابات منع می‌کند. هر دو لایحه به دست انجمن مارک برمن گردآوری شده و به دست فرماندار گاوین نیوسام امضا شده‌است. این قوانین از سال ۲۰۲۰ به اجرا گذاشته شده‌است.
برنامه DARPA به روش‌های رویارویی با رسانه‌های ساختگی از جمله رسانه‌های ساختگی بر پایه شبکه‌های زایای دشمن‌گونه می‌پردازد.
کاربردها > برنامه‌های پراکنده

از شبکه‌های زایای دشمن‌گونه می‌توان برای شناسایی زودهنگام نگاره‌های دچاراب سبز بهره جست که برای جلوگیری از کاهش ناچیز یا فراگیر بینایی ناگزیر است.
شبکه‌های زایای دشمن‌گونه که نگاره‌های راستین‌گرایانه به وجود می‌آورند در انگارش طراحی داخلی، طراحی صنعتی، کفش، کیف و پوشاک یا بازی‌های رایانه‌ای.[نیازمند منبع] گزارش‌هایی از بهره جویی فیس‌بوک از شبکه‌های زایا نیز وجود دارد.
شبکه‌های زایای دشمن‌گونه در بازسازی سه سویه از چندین نگاره، و مدل‌سازی الگوهای پویشی فیلم کاربرد دارند.
از شبکه‌های زایای دشمن‌گونه می‌توان برای پیر کردن نگاره‌های چهره بهره جست تا نشان دهد که چگونه نمای فرد با افزایش سن دگرگون می‌شود.
همچنین می‌توان از شبکه زایای دشمن‌گونه برای ترابرد سبک‌های نقشه در نقشه‌نگاری یا توان‌بخشی به نگاره‌سازی نمای خیابان بهره جست.
از بازخوردهای با شبکه زایای دشمن‌گونه می‌توان برای به وجود آوردن نگاره‌ها و جایگزینی سامانه‌های جستجوی نگاره بهره جست.
شبکه‌های زایای دشمن‌گونه گوناگونی در آموزش یک شبکه برای به وجود آوردن ورودی‌های کنترل بهینه در سامانه پویای غیرخطی کاربرد دارد. جایی که شبکه جداکننده همچون خرده‌گیر شناخته شده‌است که بهینه بودن راهکار را بررسی می‌کند و شبکه زایا همچون یک شبکه سازگار شناخته می‌شود که کنترل بهینه را ایجاد می‌کند. خرده‌گیر و شبکه سازگار یکدیگر را برای برآورد یک کنترل بهینه غیرخطی آموزش می‌دهند.
از شبکه‌های زایای دشمن‌گونه در بررسی نشانه‌های دگرگونی آب‌وهوایی بر خانه‌هایی ویژه نیز بهره‌کشی شده‌است.
یک مدل شبکه زایای دشمن‌گونه به نام Speech2Face می‌تواند پس از گوش دادن به صدای او، تصویری از چهره او را بازسازی کند.
در سال ۲۰۱۶ از شبکه زایای دشمن‌گونه برای به وجود آوردن مولکول‌های جدید پروتئینی که در سرطان، التهاب و فیبروز نقش دارند بهره‌کشی شده‌است. در سال ۲۰۱۹، ارزیابی مولکول‌های به وجود آمده از شبکه‌هایی زایای دشمن‌گونه به گونه آزمایشی روی موش‌ها پذیرفته شد.
پیشینه

شروع ایده شبکه‌های زایای دشمن‌گونه را می‌توان با برآورد انقباضی نویز دانست، که از همان تابع خطای شبکه‌های زایای دشمن‌گونه بهره می‌برند و گودفلو در دوره دکتری خود در سال‌های ۲۰۱۰ تا ۲۰۱۴ خوانده بوده‌است.
دیگران نیز ایده‌هایی داشتند ولی آنها ایده‌های خود را گسترش ندادند. ایده‌ای دربرگیرنده شبکه‌های دشمن‌گونه در یک پست وبلاگ به دست اولی نیمیتالو (Olli Niemitalo) در سال ۲۰۱۰ پخش شد. این ایده هرگز اجرا نشده و زاینده آن شانسی برخورد نمی‌کند و بنابراین یک مدل زایا نیست. اکنون شبکه زایای دشمن‌گونه قراردادی شناخته می‌شود. ایده‌ای همانند شبکه‌های زایای دشمن‌گونه برای مدل‌سازی رفتار حیوانات توسط لی، گاوسی و گروس در سال ۲۰۱۳ پیشنهاد شده‌است.
یادگیری ماشین دشمن‌گونه علاوه بر مدل‌سازی شبکه زایا، کاربردهای دیگری نیز دارد و می‌تواند در دیگر مدل‌های شبکه‌های عصبی نیز به کار رود. در سال ۲۰۰۶ در زمینه تئوری کنترل از یادگیری دشمن‌گونه بر پایه شبکه‌های عصبی برای آموزش کنترل‌کننده‌های توانمند بهره برده شده‌است، در یک رویه نظریه بازی با پیاپی کردن تکرارها بین یک سیاست کاهنده کنترل‌کننده و یک سیاست افزاینده آشوب.
در سال ۲۰۱۷، از شبکه زایای دشمن‌گونه به جای درستی-پیکسل برای بهبود نگاره‌های راستین‌گرایانه بافت‌ها بهره برده شد و نگاره‌های شفاف‌تری به وجود آورده شد. در سال ۲۰۱۷، نخستین چهره‌ها به وجود آمد. اینها در فوریه ۲۰۱۸ در گرند پلی (Grand Palais) به نمایش درآمد. چهره‌های به وجود آمده به دست StyleGAN در سال ۲۰۱۹ هم‌سنجی با جعل عمیق (به انگلیسی: deepfakes) را به دنبال داشت.
از سال ۲۰۱۷، فناوری شبکه زایای دشمن‌گونه با پیاده‌سازی‌های نو توانست در زمینه هنری از خود بهبود نشان دهد بگونه‌ای که با به وجود آوردن نقاشی‌های فانتزی بی‌همتا و فریبنده، مرزهای خود را تا پهنه هنرهای زیبا گسترش دهد و بنابراین "CAN" (شبکه دشمن‌گونه آفریننده) نام گرفته‌است. برای ایجاد نقاشی Edmond de Belamy در سال ۲۰۱۸ یک شبکه زایای دشمن‌گونه بکار رفته‌است که به قیمت ۴۳۲٬۵۰۰ دلار آمریکا فروخته شد. تیم نخستین CAN در سال ۲۰۱۹ در مقاله‌ای پیشرفت بیشتر با این سامانه را بررسی کرده‌اند و همچنین به چشم‌انداز فراگیر هنر با هوش‌مصنوعی را پرداخته‌اند.
در ماه مه سال ۲۰۱۹، پژوهشگران سامسونگ یک سامانه بر پایه شبکه زایای دشمن‌گونه را نشان دادند که تنها با دریافت یک نگاره انسان، فیلم‌هایی از سخن گفتن آن را تولید می‌کند.
در اوت ۲۰۱۹، یک دادگان بزرگ با ۱۲۱۹۷ آهنگ MIDI همراه با متن و ملودی تراز شده ساخته شد تا در به وجود آوردن عصبی مولدی با کمک شبکه زایای دشمن‌گونه قراردادی بر پایه LSTM بکار برده شود (AI Melody Generation).
در ماه مه سال ۲۰۲۰، پژوهشگران انویدیا با ساخت یک سامانه هوش‌مصنوعی ("GameGAN")، بازی پک-من به گونه ساده با تماشای بازی از نو ساختند.
رده‌بندی > شبکه زایای دشمن‌گونه دو طرفه

شبکه زایای دشمن‌گونه دو راهبردی (BiGAN) با انگیزه ساخت یک مدل زایا که مانند جداکننده واکنش نشان دهد پیشنهاد شد، در چارچوب آن جداکننده خود بخود همه پهنه برگردان را درنگر خواهد داشت تا پیچیدگی آموزش نابسنده زدوده شود. برای دستیابی به این ویژگی، زایا و جداکننده هر دو برای مدل‌سازی احتمال مشترک جفت گزاره‌ها ساخته شده‌اند، با این تفاوت که زایا احتمال مشترک را به یک مدل زبان آغازین و یک مدل برگردان آغازین به انتهایی تجزیه می‌کند، در حالی که جداکننده همچون یک مدل زبان انتهایی و یک مدل برگردان انتهایی به آغازین فراهم شده‌است. برای بهره‌گیری بیشتر از تقارن آنها، یک شبکه زایا دشمن‌گونه کمکی پیشنهاد شده و مدل‌های زایا و جداکننده مدل آغازین را به ترتیب به عنوان جداکننده و زایا خود برمی‌گزیند. دو شبکه زایا دشمن‌گونه به‌طور پی‌درپی برای به روزرسانی پارامترها آموزش می‌بینند. دستاوردهای این روش در کار جداکننده کمکی با نظارت مفید است و کارایی آن در سنج با رویکردهای جدید برای یادگیری ویژگی‌های بی‌وارسی و خود-وارسی ارزشمند می‌باشد.
رده‌بندی > شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای

شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای مدلی برای تولید تصاویر جدید از تصاویر موجود است. این مدل با یادگیری نگاشت بین دو حوضه تصویر مختلف مانند عکس‌ها و طرح‌ها، با آموزش یک شبکه زایای دشمن‌گونه بر روی یک مجموعه داده کار می‌کند.
رده‌بندی > شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای > نحوه عملکرد شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای

شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای یک مدل یادگیری عمیق است که بدون نیاز به داده‌های آموزشی جفتی، تصویر را به تصویر تبدیل می‌کند که برای این تبدیل از دو شبکه زایای دشمن‌گونه برای یادگیری نگاشت بین دو حوضه تصویر استفاده می‌کند. این مدل قدرتمند می‌تواند تصاویر جدیدی را از تصاویر موجود بدون نیاز به داده‌های آموزشی جفت تولید کند. از دو شبکه زایای دشمن گونه برای یادگیری نگاشت بین دو حوزه تصویر مختلف استفاده می‌کنند. این مدل برای گرفتن ویژگی‌های دامنه هدف و تولید تصاویر جدید از دامنه منبع که آن ویژگی‌ها را به اشتراک می‌گذارد، آموزش داده شده‌است. فرایند آموزش شامل آموزش شبکه‌های زایای دشمن گونه به‌طور جداگانه است، به طوری که یکی از شبکه زایای دشمن گونه تصاویر دامنه هدف را از تصاویر دامنه منبع تولید می‌کند و شبکه زایای دشمن گونه دیگر، تصاویر دامنه منبع را از تصاویر دامنه هدف تولید می‌کند. هنگامی که شبکه‌های زایای دشمن گونه آموزش داده می‌شوند، برای تشکیل شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای ترکیب می‌شوند. سپس این مدل برای تولید تصاویری شبیه به دامنه هدف از دامنه منبع و بالعکس، با استفاده از یک فقدان سازگار با چرخه و یک مؤلفه نگاشت هویت برای بهبود کیفیت تصاویر تولید شده، آموزش داده می‌شود.