深度卷积神经网络（Deep Convolution Generative Adversarial Nets）的生成网络在DCGAN中，判别网络是一个传统的深度卷积神经网络，但使用了带步长的卷积来实现下采样操作，不用maxpoolingmaxpoolingmaxpooling操作；生成网络使用了一个特殊的深度卷积网络来实现。如上图，使用微步卷积来生成64×6464×6464×64大小的图像。第一层是

Conditional Generative Adversarial Nets原文链接本文提出了GAN的改进版本，条件GAN：通过为数据增加label(y)label(y)label(y)进行构造，在GGG和DDD的输入上都增加了labellabellabel然后做了两个有条件的GAN实验。也就是给定条件yyy，结合随机分布，生成条件yyy的样本。1.mnist数据集，基于给定labellabel