适用于聚类的深度学习模型

目前常用的深度学习聚类模型有以下几种：

1. 自编码器（Autoencoder）聚类：自编码器是一种无监督学习模型，它可以通过训练数据自动学习出一种特征表示，将输入的高维数据压缩成低维的特征向量。在聚类任务中，我们可以利用自编码器将数据进行降维，然后使用传统的聚类算法进行聚类。

2. 变分自编码器（Variational Autoencoder）聚类：变分自编码器是一种自编码器的改进，它可以在学习数据的特征表示的同时，学习数据分布的参数。在聚类任务中，我们可以利用变分自编码器将数据进行降维，并且同时学习数据的分布，然后使用传统的聚类算法进行聚类。

3. 基于深度生成模型（Deep Generative Model）的聚类：深度生成模型是一种生成式模型，可以通过学习数据的分布来生成新的样本。在聚类任务中，我们可以使用深度生成模型来生成新的样本，并且根据生成的样本进行聚类。

4. 基于对抗生成网络（Generative Adversarial Networks）的聚类：对抗生成网络是一种生成式模型，它由两个神经网络组成：生成器和判别器。在聚类任务中，我们可以使用对抗生成网络来生成新的样本，并且根据生成的样本进行聚类。