DCGAN深度卷積生成對抗網絡

來自白話深度學習與TensorFlow網絡 與監督學習相比，CNN在無監督學習進展較慢，論文Generating Sentences From a Continuous Space結合CNN在有監督學習的成功經驗及無監督學習特色提出DCGANs，分別使用生成模型和判別模型，從物體到場景圖像學習到一種層次的表徵。最後，使用學習到的特徵實現新任務——闡明他們能夠用於生成圖像的表徵。函數 無監督學習模型

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