matlab实现 DCGAN

DCGAN是一种深度卷积生成对抗网络，用于生成逼真的图像。下面是使用MATLAB实现DCGAN的步骤：

1.准备数据集：首先需要准备一个数据集，可以使用自己的数据集或者使用公共数据集，例如MNIST。将数据集放在一个文件夹中。

2.加载数据集：使用MATLAB中的ImageDatastore函数加载数据集。

3.定义生成器：生成器是一个神经网络，它将随机噪声转换为逼真的图像。在MATLAB中，可以使用DAG网络或者Layer Graph定义生成器。

4.定义判别器：判别器是一个神经网络，它将图像作为输入并输出一个标量值，表示输入图像是真实的还是生成的。在MATLAB中，可以使用DAG网络或者Layer Graph定义判别器。

5.训练模型：使用MATLAB中的trainNetwork函数训练DCGAN模型。在训练过程中，需要交替训练生成器和判别器。

6.生成图像：使用训练好的生成器生成逼真的图像。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现DCGAN：

% 加载数据集
imds = imageDatastore('path/to/dataset');

% 定义生成器
generator = [
    imageInputLayer([100 1 1],'Normalization','none','Name','in')
    fullyConnectedLayer(7*7*256,'Name','fc')
    reshapeLayer([7 7 256],'Name','reshape')
    transposedConv2dLayer(4,256,'Stride',2,'Cropping',1,'Name','tconv1')
    batchNormalizationLayer('Name','bn1')
    reluLayer('Name','relu1')
    transposedConv2dLayer(4,128,'Stride',2,'Cropping',1,'Name','tconv2')
    batchNormalizationLayer('Name','bn2')
    reluLayer('Name','relu2')
    transposedConv2dLayer(4,64,'Stride',2,'Cropping',1,'Name','tconv3')
    batchNormalizationLayer('Name','bn3')
    reluLayer('Name','relu3')
    transposedConv2dLayer(4,1,'Stride',2,'Cropping',1,'Name','tconv4')
    tanhLayer('Name','tanh')];

% 定义判别器
discriminator = [
    imageInputLayer([28 28 1],'Normalization','none','Name','in')
    convolution2dLayer(4,64,'Stride',2,'Padding',1,'Name','conv1')
    leakyReluLayer(0.2,'Name','lrelu1')
    convolution2dLayer(4,128,'Stride',2,'Padding',1,'Name','conv2')
    batchNormalizationLayer('Name','bn2')
    leakyReluLayer(0.2,'Name','lrelu2')
    convolution2dLayer(4,256,'Stride',2,'Padding',1,'Name','conv3')
    batchNormalizationLayer('Name','bn3')
    leakyReluLayer(0.2,'Name','lrelu3')
    convolution2dLayer(4,512,'Stride',2,'Padding',1,'Name','conv4')
    batchNormalizationLayer('Name','bn4')
    leakyReluLayer(0.2,'Name','lrelu4')
    fullyConnectedLayer(1,'Name','fc')
    sigmoidLayer('Name','sigmoid')];

% 定义选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(imds,generator,discriminator,options);

% 生成图像
z = randn(1,1,100,16);
genImgs = predict(generator,z);
montage(genImgs)