WGAN matlab

WGAN（Wasserstein GAN）是一种生成对抗网络的变体，旨在改善传统GAN的训练稳定性和生成样本质量。WGAN使用了一个名为Wasserstein距离的新的损失函数，它对生成器和判别器之间的距离进行度量，从而更准确地衡量生成样本的质量。

对于WGAN的实现，你可以使用Matlab编程语言。在Matlab中，你可以通过定义生成器和判别器的网络结构，并使用Wasserstein距离作为损失函数来训练模型。你可以使用Matlab的深度学习工具箱来构建和训练生成器和判别器。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何在Matlab中实现WGAN：

% 定义生成器和判别器网络结构

generator = [
    fullyConnectedLayer(256)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(512)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(784)
    tanhLayer
    ];

discriminator = [
    fullyConnectedLayer(512)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(256)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(1)
    ];

% 定义Wasserstein距离损失函数

loss = @(real, fake) mean(real) - mean(fake);

% 定义训练选项

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 64, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练WGAN

wgan = trainNetwork(data, [], generator, discriminator, loss, options);

% 生成样本

noise = randn(100, 100);
generatedSamples = predict(generator, noise);