Under de senaste åren har övervakad inlärning med konvolutionella nätverk (CNN) fått en enorm spridning i tillämpningar för datorseende. Jämförande, oövervakad inlärning med CNNs har fått mindre uppmärksamhet. I detta arbete hoppas vi kunna bidra till att överbrygga klyftan mellan CNN:s framgångar när det gäller övervakat lärande och oövervakat lärande. Vi introducerar en klass av CNN som kallas djupa konvolutionella generativa kontrariska nätverk (DCGANS), som har vissa arkitektoniska begränsningar, och visar att de är en stark kandidat för oövervakat lärande. Träning på olika bilddataset visar övertygande bevis för att vårt djupa kontradiktoriska par lär sig en hierarki av representationer från objektdelar till scener i både generatorn och discriminatorn. Dessutom använder vi de inlärda funktionerna för nya uppgifter - demonstration av deras tillämplighet som allmänna bildrepresentationer.
I REF föreslogs ett djupt konvolutionellt generativt kontradiktoriskt nätverk.
Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ICLR 2016', 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}