將該無監督學習分類器與最新的無監督特徵表示學習（如變分自編碼器VAE）和監督特徵提取（如生成對抗網絡GAN和深度神經網絡DNN遷移學習）相結合，可以實現一個高效的端到端無監督模式識別系統。具體而言，首先可以利用VAE生成的特徵表示，這些表示能夠捕捉數據的潛在結構，並且在無監督學習中表現出色。接著，這些特徵可以作為輸入供給無監督學習分類器進行分類。這樣的結合不僅能夠利用VAE的生成能力來獲取更具表現力的特徵，還能通過GAN生成的高質量樣本來增強訓練數據集，進一步提高分類器的性能。
此外，DNN的遷移學習技術可以用來從大型標註數據集（如ImageNet）中學習到的特徵，這些特徵可以被用來初始化無監督學習分類器的參數。這樣的初始化可以加速收斂過程，並提高模型在新任務上的表現。最終，通過這種端到端的架構，無需大量標註數據，便能實現高效的模式識別，從而在各種應用場景中展現出強大的能力。