生成一段matlab对抗网络代码

以下是一个简单的 MATLAB 对抗网络代码：

%% 定义生成器和判别器模型
generator = fullyConnectedLayer(10);
discriminator = fullyConnectedLayer(1);

%% 定义损失函数和优化器
loss = @(pred, label) binaryCrossEntropy(pred, label);
generatorOptimizer = adam(0.01, 0.5);
discriminatorOptimizer = adam(0.01, 0.5);

%% 训练对抗网络
for epoch = 1:numEpochs
    % 生成器生成一批假样本
    z = randn(batchSize, 10);
    fakeData = predict(generator, z);
    
    % 判别器评估真假样本并计算损失
    realLabels = ones(batchSize, 1);
    fakeLabels = zeros(batchSize, 1);
    realLoss = loss(predict(discriminator, realData), realLabels);
    fakeLoss = loss(predict(discriminator, fakeData), fakeLabels);
    discriminatorLoss = realLoss + fakeLoss;
    
    % 判别器更新参数
    discriminatorGradients = gradient(discriminator, discriminatorLoss);
    discriminator = update(discriminator, discriminatorGradients, discriminatorOptimizer);
    
    % 生成器生成一批假样本并让判别器评估真假
    z = randn(batchSize, 10);
    fakeData = predict(generator, z);
    fakeLabels = ones(batchSize, 1);
    generatorLoss = loss(predict(discriminator, fakeData), fakeLabels);
    
    % 生成器更新参数
    generatorGradients = gradient(generator, generatorLoss);
    generator = update(generator, generatorGradients, generatorOptimizer);
end

以上代码实现了一个简单的全连接层生成器和判别器模型，并使用对抗训练的方式不断优化它们。在每个 epoch 中，生成器先生成一批假样本，然后判别器评估真假样本的损失，并更新参数；接着生成器再生成一批假样本并让判别器评估真假，最后生成器更新参数。这样循环往复，不断优化生成器和判别器的表现，从而实现对抗训练。