如何在GAN网络中加入门控循环跳跃连接 代码

门控循环跳跃连接（Gated Recurrent Skip Connection，GRSC）是一种在生成对抗网络（GAN）中引入循环结构的方法。GRSC 可以让 GAN 学习到更长的时间依赖性和更好的生成图像效果。

以下是一个简单的示例代码，展示如何在GAN网络中加入门控循环跳跃连接：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class GANGenerator(nn.Module):
    def __init__(self, z_dim, image_size, hidden_dim):
        super(GANGenerator, self).__init__()
        self.z_dim = z_dim
        self.image_size = image_size
        self.hidden_dim = hidden_dim
        
        self.fc1 = nn.Linear(z_dim, hidden_dim)
        self.gru1 = nn.GRU(hidden_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.gru2 = nn.GRU(hidden_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, image_size**2)
        
        self.grsc = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        
    def forward(self, z):
        batch_size = z.size(0)
        h = torch.zeros(1, batch_size, self.hidden_dim).to(z.device)
        
        # First Gated Recurrent Skip Connection
        z = self.fc1(z)
        z, h = self.gru1(z.unsqueeze(1), h)
        z = F.relu(z)
        z = z.squeeze(1)
        h = self.grsc(h)
        z = torch.sigmoid(z + h)
        
        # Second Gated Recurrent Skip Connection
        z, h = self.gru2(z.unsqueeze(1), h)
        z = F.relu(z)
        z = z.squeeze(1)
        h = self.grsc(h)
        z = torch.sigmoid(z + h)
        
        z = self.fc2(z)
        z = torch.tanh(z)
        z = z.view(batch_size, 1, self.image_size, self.image_size)
        
        return z

class GANGenerator(nn.Module):
    def __init__(self, z_dim, image_size, hidden_dim):
        super(GANGenerator, self).__init__()
        self.z_dim = z_dim
        self.image_size = image_size
        self.hidden_dim = hidden_dim
        
        self.fc1 = nn.Linear(z_dim, hidden_dim)
        self.grsc1 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        self.gru1 = nn.GRU(hidden_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.grsc2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        self.gru2 = nn.GRU(hidden_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, image_size**2)
        
    def forward(self, z):
        batch_size = z.size(0)
        h = torch.zeros(1, batch_size, self.hidden_dim).to(z.device)
        
        # First Gated Recurrent Skip Connection
        z = self.fc1(z)
        h1 = self.grsc1(h)
        z1, h = self.gru1(z.unsqueeze(1), h)
        z1 = F.relu(z1)
        z1 = z1.squeeze(1)
        z1 = torch.sigmoid(z1 + h1)
        
        # Second Gated Recurrent Skip Connection
        h2 = self.grsc2(h)
        z2, h = self.gru2(z1.unsqueeze(1), h)
        z2 = F.relu(z2)
        z2 = z2.squeeze(1)
        z2 = torch.sigmoid(z2 + h2)
        
        z2 = self.fc2(z2)
        z2 = torch.tanh(z2)
        z2 = z2.view(batch_size, 1, self.image_size, self.image_size)
        
        return z2

在上面的代码中，我们定义了两个 GAN 生成器类：GANGenerator 和 GANGenerator。GANGenerator 是一个不包含门控循环跳跃连接的基本 GAN 生成器，而 GANGenerator 是一个包含门控循环跳跃连接的 GAN 生成器。

在 GANGenerator 中，我们在第一层 GRU 和第二层 GRU 之间添加了门控循环跳跃连接，以增加 GAN 对时间序列数据的学习能力。具体来说，我们在每个 GRU 的输出上应用了一个门控线性变换，将其与 GRU 的输出相加，并通过 sigmoid 函数进行激活，以产生门控循环跳跃连接的输出。

注意，在代码中，我们使用了 PyTorch 中的 nn.Module 和 nn.GRU 等模块，因此在使用此代码时需要先导入 PyTorch 库。