GANs在图像生成、图像修复、图像风格转换等领域有广泛应用，并且在音频、视频等其他数据类型的生成上也具有潜力。这一引擎在个性化推荐、智能手机等移动设备上有广泛的应用前景。
深度学习人工智能（Deep Learning Artificial Intelligence）有许多新引擎正在推动其发展。以下是其中的一些引擎：
1. 强化学习（Reinforcement Learning）引擎：强化学习是通过试错而学习的一种方法，它可以帮助机器智能实现自主学习和决策能力。通过与环境的互动和反馈，机器智能能够通过优化策略来实现目标。这一引擎被广泛用于游戏和机器人等领域。
2. 迁移学习（Transfer Learning）引擎：迁移学习是利用已经学到的知识来帮助解决新问题的一种方法。它通过将已经训练好的模型或者特征应用于新的任务，从而加快学习速度和提高性能。迁移学习在数据稀缺或计算资源有限的情况下尤为有用。
3. 对抗生成网络（Generative Adversarial Networks，GANs）引擎：GANs是一种包含生成器和判别器的网络结构，两个网络相互对抗、相互演化，从而生成逼真的数据样本。GANs在图像生成、图像修复、图像风格转换等领域有广泛应用，并且在音频、视频等其他数据类型的生成上也具有潜力。
4. 自动机器学习（Automated Machine Learning）引擎：自动机器学习是将机器学习的建模过程自动化的方法。它通过自动选择和优化算法、特征选择和工程、模型选择和调优等步骤，减轻了人工参与的负担。这一引擎可以使非专业人士也能够利用深度学习技术构建高性能的模型。
5. 联邦学习（Federated Learning）引擎：联邦学习是一种在分布式环境中进行模型训练的方法，其中数据位于各个终端设备上。通过保持数据在本地设备上进行训练，并仅将模型的更新传输回中央服务器，联邦学习确保了数据隐私和安全。这一引擎在个性化推荐、智能手机等移动设备上有广泛的应用前景。
这些新引擎为深度学习人工智能的发展提供了新的动力，并且正在不断推动其应用范围的扩大和性能的提升。