infogan网络matlab代码

Infogan (信息生成对抗网络) 是一种改进的生成对抗网络（GAN），它不仅关注图像的质量，还注重学习并编码潜在空间中的结构化信息。在MATLAB中实现Infogan的具体代码可能会比较复杂，因为这通常涉及到深度学习库（如Deep Learning Toolbox或GitHub上的一些开源实现）。以下是一个简化的示例框架：

% 加载必要的库
if ~isToolboxInstalled('DeepLearning')
    error('Deep Learning Toolbox is required for this code.');
end

% 导入所需函数
import deepLearning.*
from dlUtils import *

% 定义Infogan模型参数
input_dim = [64, 64, 3]; % 输入图片尺寸
latent_dim = 10; % 隐藏层维度
discriminator_layers = 5; % 分辨器层数
generator_layers = 5; % 生成器层数

% 初始化Infogan模型
infogan = Infogan(input_dim, latent_dim, discriminator_layers, generator_layers);

% 训练Infogan模型
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', num_epochs, 'MiniBatchSize', batch_size);
[trainedInfogan, hist] = train(infogan, dataset, options);

% 使用训练好的模型生成新样本
generated_samples = generate(trainedInfogan, latent_dim, num_samples);

% 可视化训练过程和生成结果
visualize(hist, generated_samples);

%