MATLAB实现的GAN生成对抗网络完整代码

生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习模型，能够通过训练生成与真实数据高度相似的合成数据。其核心思想是利用生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗机制来逐步优化生成的数据质量。生成器负责生成数据，判别器则负责判断数据的真实性。在训练过程中，生成器不断学习如何生成更逼真的数据以欺骗判别器，而判别器则不断学习如何更准确地区分真实数据和生成数据。经过多次迭代后，生成器能够生成与真实数据几乎无法区分的合成数据。 以下是基于MATLAB实现GAN的一个简单示例代码及其说明： 生成器网络：通过多层全连接网络将随机噪声映射为与真实数据相似的输出。最后一层使用tanh激活函数，将输出范围限制在[-1,1]。 判别器网络：通过多层全连接网络对输入数据进行判断，输出其为真实数据的概率。 训练过程： 从真实数据集中采样一批数据作为真实样本。 使用生成器生成一批假样本。 计算判别器对真实样本和假样本的损失，并更新判别器参数。 计算生成器的损失，并更新生成器参数。 损失函数： 判别器损失：希望判别器对真实样本输出接近1，对假样本输出接近0。 生成器损失：希望生成器生成的假样本能让判别器输出接近1。 输出：训练完成后，生成器能够生成与真实数据相似的合成数据。 通过这种对抗训练机制，GAN可以生成高质量的合成数据，广泛应用于图像生成、数据增强等领域。