MATLAB实现GAN网络与MINIST测试数据分析

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资源摘要信息: "本资源提供了一个使用MATLAB实现的生成对抗网络(GAN)的示例,专门针对MNIST数据集进行了优化。该资源包括一个核心的GAN网络实现文件和一个包含MNIST测试数据的文件。MNIST数据集是一个广泛使用的大型手写数字数据库,通常用于训练各种图像处理系统,包括深度学习模型。在此背景下,GAN被用来生成与真实手写数字相似的图像。此实现采用了MATLAB这一强大的数学计算和可视化软件平台,使得研究人员和开发者能够轻松地在MATLAB环境中构建和测试GAN模型。" 知识点详述: 1. 生成对抗网络(GAN)简介: 生成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型,由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器负责生成尽可能真实的数据样本,而判别器的任务是区分生成的数据和真实的数据。在训练过程中,两个网络相互竞争、相互促进,最终使得生成器能够产生足够以假乱真的数据。 2. MNIST数据集: MNIST数据集是一个手写数字的大型数据库,常被用于训练计算机视觉系统。它包含60,000个训练样本和10,000个测试样本,每个样本都是28x28像素的灰度图像。由于其规模适中,且数据集内的手写数字清晰,易于处理,它成为了深度学习领域入门和测试算法的重要基准。 3. MATLAB在深度学习中的应用: MATLAB是一种高级数学计算软件,提供了丰富的工具箱用于机器学习和深度学习。MATLAB中的Deep Learning Toolbox专门用于设计和实现深度神经网络,并支持自定义训练循环、层和模型等。借助MATLAB,用户可以方便地实现复杂的网络结构和算法,进行图像和信号处理以及数据可视化等操作。 4. GAN在MATLAB中的实现细节: 资源中的GANtest.m文件可能是一个MATLAB脚本或函数,包含了GAN模型的构建、训练和测试过程。文件可能使用了MATLAB的Deep Learning Toolbox中的函数和类来定义生成器和判别器的网络结构,并执行前向传播和反向传播算法。训练过程中可能还包括了损失函数的选择、优化器的配置以及评估模型性能的方法。 5. 导入MNIST测试数据: 资源中包含的mnist_uint8.mat文件是MNIST数据集的压缩包,其中的uint8后缀表明数据是以无符号8位整数格式存储的。在MATLAB中,通过加载该文件,研究人员可以访问MNIST数据集,并将其用于训练和测试GAN模型。由于MATLAB支持矩阵和数组操作,加载的数据可以直接用于深度学习模型的输入和处理。 6. GAN在图像生成领域的应用: GAN在图像生成、图像修复、风格迁移等任务中表现出了强大的能力。在本资源中,GAN可能被用来生成手写数字图像,该任务要求生成器能够理解数字的形状和笔画特点,并创造出逼真的新图像样本。此类生成的图像可以用于增强数据集、模拟数据的分布或者用于其他图像生成相关的研究。 7. MATLAB中的其他深度学习组件: 除了GAN之外,MATLAB还支持许多其他类型的深度神经网络,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)。这些网络能够处理不同的数据类型和结构,并被应用于各种机器学习任务中。MATLAB的可视化工具和自动化功能可以帮助用户更直观地理解模型性能,优化网络结构和参数。 通过上述内容,我们可以看出,本资源为研究者和开发人员提供了一个利用MATLAB实现GAN网络,并用MNIST数据集进行训练和测试的实用案例。这对于那些希望在图像生成领域应用深度学习技术的用户来说,是一个宝贵的起点。

import time import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train tf.compat.v1.reset_default_graph() EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): with tf.Graph().as_default() as g: #定义输入与输出的格式 x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels} #直接调用封装好的函数来计算前向传播的结果 y = mnist_inference.inference(x, None) #计算正确率 correcgt_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correcgt_prediction, tf.float32)) #通过变量重命名的方式加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) variable_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(variable_to_restore) #每隔10秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化 while True: with tf.compat.v1.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(minist_train.MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #load the model saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed) print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score)) else: print('No checkpoint file found') return time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS) def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\Anaconda123\Lib\site-packages\tensorboard\mnist", one_hot=True) evaluate(mnist) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()对代码进行改进

2023-05-26 上传

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt ## Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuarcy')# ax.set_ylabel('Categorical Crossentropy Loss') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) ## We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() ## We first vectorize the image (28*28) into a vector (784) train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]train_data.shape[2]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 ## We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1->[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) ## start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 ## we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_4 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64,activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_4.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_4.fit(train_data[:10000],train_labels[:10000], batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history['val_accuracy']在该模型的每一层(包括输出层)都分别加入L1,L2正则项训练,分别汇报测试数据准确率

2023-06-02 上传

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() We first vectorize the image (28*28) into a vector (784) train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]train_data.shape[2]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1-> train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_3 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64, activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_3.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history对于该模型,使用不同数量的训练数据(5000,10000,15000,…,60000,公差=5000的等差数列),绘制训练集和测试集准确率(纵轴)关于训练数据大小(横轴)的曲线

2023-06-01 上传