matlab GAN

GAN 是生成对抗网络（Generative Adversarial Network）的缩写。它是一种深度学习框架，由生成器和判别器两部分组成，用于生成与真实数据相似的新样本。

在 MATLAB 中，您可以使用深度学习工具箱来构建和训练 GAN 模型。以下是一个简单的示例：

% 定义生成器网络
generator = [
    imageInputLayer([100, 1, 1],'Normalization','none')
    fullyConnectedLayer(7*7*64)
    reshapeLayer(7, 7, 64)
    transposedConv2dLayer(4, 64, 'Stride', 2, 'Cropping', 1)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    transposedConv2dLayer(4, 32, 'Stride', 2, 'Cropping', 1)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    transposedConv2dLayer(4, 1, 'Stride', 2, 'Cropping', 1)
    tanhLayer
];

% 定义判别器网络
discriminator = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(4, 32, 'Stride', 2, 'Padding', 1)
    leakyReluLayer(0.01)
    convolution2dLayer(4, 64, 'Stride', 2, 'Padding', 1)
    leakyReluLayer(0.01)
    convolution2dLayer(7, 1)
    sigmoidLayer
];

% 定义 GAN 网络
gan = [
    generator
    discriminator
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 50, 'MiniBatchSize', 128, 'Plots', 'training-progress');

% 加载数据集
data = loadMNISTImages('train-images-idx3-ubyte');
data = reshape(data, 28, 28, 1, []);
imds = imageDatastore(data);

% 训练 GAN
[gan, ganinfo] = trainNetwork(imds, gan, options);

上述示例中，我们定义了一个简单的生成器和判别器网络，并使用 MNIST 数据集进行训练。您可以根据自己的需求和数据集进行相应的修改和调整。希望对您有所帮助！