matlab用gan扩充数据的代码

以下是一个简单的 MATLAB 实现 GAN 扩充数据的示例代码：

% 加载数据
load('data.mat');

% 定义 GAN 模型
generator = fullyConnectedLayer(10);
discriminator = fullyConnectedLayer(1);
gan = gan(generator, discriminator);

% 训练 GAN 模型
numEpochs = 100;
miniBatchSize = 128;
numIterationsPerEpoch = floor(numel(data)/miniBatchSize);
for epoch = 1:numEpochs
    for i = 1:numIterationsPerEpoch
        % 从真实数据中采样 mini-batch
        idx = randperm(numel(data), miniBatchSize);
        minibatch = data(idx);
        
        % 训练生成器
        z = randn([1 10]);
        generatedData = predict(generator, z);
        lossG = ganLoss(discriminator, generatedData, 1);
        gradientsG = dlgradient(lossG, generator.Learnables);
        generator.Learnables = generator.Learnables - 0.01*gradientsG;
        
        % 训练判别器
        lossD = ganLoss(discriminator, minibatch, generatedData);
        gradientsD = dlgradient(lossD, discriminator.Learnables);
        discriminator.Learnables = discriminator.Learnables - 0.01*gradientsD;
    end
end

% 生成新数据
numNewData = 1000;
newData = zeros(numNewData, size(data,2));
for i = 1:numNewData
    z = randn([1 10]);
    newData(i,:) = predict(generator, z);
end

% 保存新数据
save('newData.mat', 'newData');

注意：这只是一个简单的示例代码，实际上 GAN 的训练过程可能会非常复杂，需要根据具体情况进行调整。此外，为了确保生成的数据质量，可能需要进行一些后处理工作，例如数据清洗、数据平滑等。