利用生成对抗网络生成新的数据的Matlab代码
时间: 2023-12-01 09:03:04 浏览: 30
以下是一个简单的示例,展示了如何使用生成对抗网络(GAN)在MATLAB中生成新的数据。这里使用的是基于MNIST手写数字数据集的GAN。
```MATLAB
% 加载MNIST数据集
[X_train, ~, ~] = digitTrain4DArrayData;
% 将像素值范围从[0, 255]缩放到[-1, 1]
X_train = (X_train - 127.5) / 127.5;
% 设置生成器和判别器的网络结构
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, 64, 'Stride', 2, 'Cropping', 1)
batchNormalizationLayer
reluLayer
transposedConv2dLayer(4, 1, 'Stride', 2, 'Cropping', 1)
tanhLayer
imageOutputLayer];
discriminator = [
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(4, 64, 'Stride', 2, 'Padding', 1)
leakyReluLayer(0.2)
convolution2dLayer(4, 128, 'Stride', 2, 'Padding', 1)
leakyReluLayer(0.2)
fullyConnectedLayer(1)
sigmoidLayer
classificationLayer];
% 设置训练参数
numEpochs = 50;
miniBatchSize = 128;
learnRate = 0.0002;
% 设置GAN选项
options = ganTrainingOptions('MiniBatchSize', miniBatchSize, 'LearnRate', learnRate, 'Plots', 'training-progress');
% 训练GAN
GAN = trainNetwork(X_train, [], generator, discriminator, options);
% 使用生成器生成新样本
numSamples = 10;
noise = randn(1, 1, 100, numSamples);
generatedSamples = predict(GAN.Generator, noise);
% 将像素值范围从[-1, 1]还原到[0, 255]
generatedSamples = (generatedSamples + 1) * 127.5;
% 显示生成的样本
for i = 1:numSamples
subplot(2, 5, i);
imshow(generatedSamples(:, :, :, i), [-1 1]);
end
```
这个示例展示了如何使用MATLAB的深度学习工具箱中的函数和网络层来构建和训练GAN模型。首先,加载MNIST手写数字数据集,并进行预处理。然后,定义生成器和判别器的网络结构。接下来,设置训练参数和GAN选项。最后,通过训练网络来生成新的样本,并将其显示出来。
请注意,这只是一个简单的示例,实际使用中可能需要更复杂的网络结构和参数调整来获得更好的生成效果。