Key points are not available for this paper at this time.
في الآونة الأخيرة، يتم اعتماد التعلم الخاضع للإشراف بشكل كبير في رؤية الكمبيوتر. لكن التعلم غير الخاضع للإشراف لم ينل الكثير من الاعتبار. تم تقديم فرع من الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) يصنف على أنه شبكات تنافسية توليدية (GANs)، لها بعض القيود المعمارية، وتظهر أنها منافس قوي للتعلم غير الخاضع للإشراف. من خلال التدريب على مجموعات بيانات مختلفة من الصور، تظهر دليلاً قاطعاً على أن الزوج التنافسي يتعلم تسلسلاً في تمثيل الأجزاء إلى المشاهد في كل من المميز والمولد. كذلك، يمكن استخدام الميزات المكتسبة لمجموعة متنوعة من المهام الابتكارية، مما يدل على ملاءمتها كتمثيل عام للصورة.
د. راج وآخرون (الأربعاء) درسوا هذا السؤال.