利用生成对抗网络生成新的数据的Matlab代码，数据不是图片的数据

如果你想使用生成对抗网络（GAN）生成非图片数据，以下是一个简单的示例，展示了如何在MATLAB中使用GAN生成新的数据。这里假设你的数据是一个向量或矩阵。

% 假设你的数据是一个向量或矩阵，保存在变量data中
data = [1 2 3 4 5];

% 将数据归一化到[-1, 1]的范围
normalized_data = (data - min(data)) / (max(data) - min(data)) * 2 - 1;

% 设置生成器和判别器的网络结构
generator = [
    imageInputLayer(100)
    fullyConnectedLayer(256)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(512)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(length(data))
    tanhLayer
];

discriminator = [
    imageInputLayer(length(data))
    fullyConnectedLayer(512)
    leakyReluLayer(0.2)
    fullyConnectedLayer(256)
    leakyReluLayer(0.2)
    fullyConnectedLayer(1)
    sigmoidLayer
];

% 设置训练参数
numEpochs = 100;
miniBatchSize = 64;
learnRate = 0.0002;

% 设置GAN选项
options = ganTrainingOptions('MiniBatchSize', miniBatchSize, 'LearnRate', learnRate, 'Plots', 'training-progress');

% 将数据转换为适合训练的形式
X_train = repmat(normalized_data, [miniBatchSize, 1]);
X_train = reshape(X_train, [miniBatchSize, 1, length(data), 1]);

% 训练GAN
GAN = trainNetwork(X_train, [], generator, discriminator, options);

% 使用生成器生成新样本
numSamples = 10;
noise = randn(numSamples, 100);
generatedSamples = predict(GAN.Generator, noise);

% 将生成的样本还原到原始数据的范围
generatedSamples = (generatedSamples + 1) / 2 * (max(data) - min(data)) + min(data);

% 显示生成的样本
disp(generatedSamples);

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，将原始数据归一化到[-1, 1]的范围。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。将数据转换为适合训练的形式，并使用训练数据训练GAN。最后，使用生成器生成新的样本，并将其还原到原始数据的范围。

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。另外，生成非图片数据可能需要适当调整网络结构和损失函数等。