用生成对抗网络对二维数据做预测回归的matlab代码

当然可以！以下是一个使用生成对抗网络（GAN）对二维数据进行回归预测的简单示例的MATLAB代码：

% 生成数据
x = linspace(-10, 10, 100)';
y = 2 * x + 5 + randn(size(x));

% 定义生成器网络
generator = [
    imageInputLayer([1, 1, 100], 'Normalization', 'none')
    fullyConnectedLayer(100)
    leakyReluLayer()
    fullyConnectedLayer(100)
    leakyReluLayer()
    fullyConnectedLayer(2)
];

% 定义判别器网络
discriminator = [
    imageInputLayer([1, 1, 2], 'Normalization', 'none')
    fullyConnectedLayer(100)
    leakyReluLayer()
    fullyConnectedLayer(100)
    leakyReluLayer()
    fullyConnectedLayer(1)
    sigmoidLayer()
];

% 定义GAN网络
gan = [
    generator
    discriminator
];

% 设置训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 64, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练GAN网络
xTrain = reshape(x, [1, 1, numel(x)]);
yTrain = reshape(y, [1, 1, numel(y)]);
trainNetwork(xTrain, yTrain, gan, options);

这个示例中，我们首先生成了一些带有噪声的二维数据。然后，我们定义了一个简单的生成器网络和一个判别器网络。最后，我们将生成器和判别器组合成一个GAN网络，并使用训练数据对其进行训练。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的网络结构和调整参数来获得更好的预测效果。此外，还要注意数据的预处理和后处理步骤，以及评估生成器的性能等其他方面。

希望这个示例能对你有所帮助！如果有任何疑问，请随时提问。