WRGAN-GPmatlab代码

WRGAN-GP ( Wasserstein GAN with Gradient Penalty)是一种改进版的Wasserstein距离（也称为Earth Mover's Distance）为基础的生成对抗网络模型。它通过添加一种正则化项——Gradient Penalty，解决了原WGAN训练过程中的模式崩溃问题，使得生成器和判别器之间的训练更加稳定。

在Matlab中实现WRGAN-GP通常需要以下几个步骤：

1. **安装必要的库**：首先确保已经安装了Deep Learning Toolbox和相关的深度学习库，如Deep Learning Network Designer。

2. **构建模型**：你需要编写生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的神经网络结构，并定义它们的损失函数，其中包含Wasserstein距离和Gradient Penalty。

function [loss] = wgangp_loss(gen, disc, real_data, lambda)
    fake_data = gen(real_data);
    
    % 计算原始的Wasserstein距离
    loss_real = -disc(real_data);
    loss_fake = disc(fake_data);

    % 添加Gradient Penalty部分
    alpha = rand(real_data.size(1), 1);
    interpolates = real_data + alpha .* (fake_data - real_data);
    gradients = dlgradient(disc(interpolates), interpolates);
    gradient_penalty = mean((norm(gradients, 2, 1) - 1).^2);

    % 总损失计算
    loss = mean(loss_real) - mean(loss_fake) + lambda * gradient_penalty;
end

3. **训练循环**：使用`trainNetwork`函数迭代地更新生成器和判别器的权重，直到达到预设的迭代次数或性能满足要求。

% 初始化模型并设置超参数
gen = define_generator();
disc = define_discriminator();

options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器
                          'MaxEpochs', max_epochs, ... % 最大训练轮数
                          'MiniBatchSize', mini_batch_size, ... % 批次大小
                          'Plots', 'training-progress'); % 显示训练进度

[gen_trained, disc_trained] = trainNetwork(..., ... % 省略具体参数
                                          @(x)wgangp_loss(gen_trained, disc_trained, x, lambda), ... % 指定损失函数
                                          XTrain, options); ... % 这里的XTrain是实际数据集