まず、GAN(Generative Adversarial Network)とは、訓練データを学習して似たような新しいデータを生成するモデルの一種で、下記２つのネットワークを使います。
generator
訓練データと同じようなデータを生成する
discriminator
訓練データかgeneratorで生成されたデータか識別する
２つのネットワークが互いに精度を上げようとすることで、訓練データの特徴を元に新たなデータを作成出来るようになります。
上記のgeneratorとdiscriminatorにCNNを使ったのが、DCGAN(Deep Convolutional GAN)という事です。
詳細は下記サイトが解りやすいです。
https://elix-tech.github.io/ja/2017/02/06/gan.html#dcgan
2015年頃から、人工知能に「創造」させる研究が本格化しており、最近では、人工知能がレンブラントの新作を描いたという話がありましたが、DCGANも似たような事に使用される技術と言えそうです。
(技術自体は汎用的なので、使用方法が限定されるわけでは無いですが)
これまで考えられていたよりも、クリエイティブな仕事でも、AIを利用する場面が増えていく事が想像される技術ですね。
