1.1 研究目的及意义

在过去几十年里，计算机已经改变了几乎所有的经济运作，因为机器学习的兴起，自动化的程度和速度有了迅猛的增长机器学习是一种带来巨大生产力的革命性技术。机器学习是现阶段解决很多人工智能问题的主流方法，作为一个独立的方向，正处于高速发展之中。近几年来，机器学习中的深度学习迅速成为了人工智能领域的焦点，无论是研究还是应用方面都得到了极大的发展，相关的理论成果和技术应用不断突破， NIPS、ICCV、ICML、等机器学习领域的国际学术会议也提高了对深度学习的关注程度。与此同时，深度学习的思想在学术界和企业也得到了极大地关注。随着深度学习的火热发展，以深度卷积神经网络为代表的监督学习已经在计算机视觉等领域上发挥出了巨大的作用。

然而用深度学习去解决无监督学习受到的关注却比较少，直到有人将卷积神经网络引入到生成式模型上，提出了卷积神经网络与生成对抗网络相结合的深度卷积生成对抗网络。卷积神经网络的加入使得其具有了一定的结构性约束，与传统机器学习算法相比在无监督学习的方向上展现出了更加强大的性能，拥有更好的生成效果，特别是在图像生成方面，通过合理的训练甚至可以达到以假乱真的效果。

深度卷积生成对抗网络属于无监督学习下的一种生成模型网络，深度卷积生成对抗网络是由生成对抗网络GAN为基础加入已经被证明出强大图像表达能力的卷积神经网络，两者相结合发展而来，两者的架构基本上相同，只是深度卷积生成对抗网络将普通的生成对抗网络中的生成器以及判别器替换成了两个经过调优改进的卷积神经网络，使之能够更好地生成图像以及对真假图像进行分类，在加入了改进后的卷积神经网络之后，整个生成对抗网络变得更加容易训练，能够更好地估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本。通过网络训练不断迭代参数去提高各自生成器的生成能力以及判别器的判别能力，最终获取生成器与判别器这二者之间的一个平衡。

从目前国外学者们的实验效果来看，DCGAN在人脸和场景生成等方向上已经取得了突破性的进展。TensorFlow下实现DCGAN可以有效地将学术领域和工程领域结合起来，通过TensorFlow 的优秀计算特性、扩展特性可以有效地加速人工智能深度学习各种模型的训练速度，快速验证模型算法的有效性和鲁棒性，具有广阔的实验、科研以及工程应用价值。

1.2 国内外研究现状

从1980年开始，机器学习才真正成为一个独立的方向。奠定了神经网络走向完善和应用的基础。反向传播算法被提出，卷积神经网络、LSTM等也早就别提出，但遗憾的是神经网络在过去很长一段时间内并没有得到大规模的成功应用，在于SVM等机器学习算法的较量中处于下风。直到2006年，情况才慢慢改观。对神经网络改进一直在进行着，在深度学习的早期，自动编码器和受限玻尔兹曼机被广泛的研究，典型的改进和实现就有去噪自动编码器，收缩自动编码器，变分自动编码器，DBN，DBM等轮流出场，虽然热闹，但还是没有真正得到成功应用。后来在语音识别中大显身手的CTC（连接主义时序分类）在2006年就被提出。2012年，Alex网络的成功使得深度神经网络卷土重来。在这之后，卷积神经网络被广泛的应用于机器视觉的各类问题。循环神经网络则被用于语音识别、自然语言处理等序列预测问题。整合了循环神经网络和编码器-解码器框架的seq2seq技术，巧妙了解决了大量的实际应用问题。而GAN作为深度生成模型的典型代表，可以生成逼真的图像，得到了不可思议的效果，是现在深度学习中热门的研究方向。

生成对抗网络GAN发展历史很短，生成对抗网络的生成模型是在原生成模型的基础上提出的。GAN可以实现能解决无监督学习问题的模型。GAN的网络结构是具有颠覆性的，GAN 是机器学习过去的20年里最重要的思想之一。尽管在2014年Ian Goodfellow 就提出了 GAN，研究者们直到2016年才看到 GAN 的真正潜力。GAN在图像和视觉计算、语音和语言处理、信息安全以及棋类比赛等领域。许多做人工智能研究的公司正在投入大量的精力来发展和推广GAN模型。其中包括 Ian Goodfellow 如今所在的 OpenAI 公司。这个公司一直在致力于研究推广GAN，并将其应用在不同的任务上。同时 Facebook 和 Twitter 最近两年也投入了大量的精力来研究，并将GAN应用在了图像生成和视频生成上。尤其值得一提的是，Apple最近发表了其关于人工智能研究的首篇论文，恰恰是应用GAN来做数据的生成，帮助更好地训练机器学习模型。基于GAN 的更好的训练模型的方法已经出现了，深度卷积式的 GAN也在2016年被提出，这个更加优化的 GAN 模型已经解决了GAN训练不稳定的难题。深度卷积生成对抗网络由卷积神经网络与生成对抗网络相结合。卷积神经网络的加入使得生成对抗网络具有了一定的结构性约束，与传统机器学习算法相比在无监督学习的方向上展现出了更加强大的性能，拥有更好的生成效果，特别是在图像生成方面，例如动漫头像合成、图片修复等，通过合理的训练甚至可以达到以假乱真的效果。