数据生成 | MATLAB实现1-DGAN生成对抗网络的数据生成_matlab generative adversarial networks

数据生成 | MATLAB实现1-DGAN生成对抗网络的数据生成

生成效果

基本描述

数据生成 | MATLAB实现1-DGAN生成对抗网络的数据生成
1.Matlab实现1-DGAN生成对抗网络数据生成，运行环境Matlab2021b及以上；
2.基于生成数据训练SVM分类模型；
3.计算生成数据在SVM模型上的分类准确率，同时测试原始数据在生成数据训练SVM模型上的分类准确率；
命令窗口输出 Synthetic Train SVM “96.1333” Test on Original Dataset"96.6667"

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种深度学习模型，由生成器网络（Generator Network）和判别器网络（Discriminator Network）组成。
GAN的目标是训练一个生成器网络，能够生成与真实数据类似的新样本。生成器网络接收一个随机噪声向量作为输入，并通过逐渐调整内部参数来生成样本。而判别器网络则负责区分生成器生成的样本和真实数据样本，它的目标是尽可能准确地判断输入样本的真假。
GAN的训练过程是一个博弈过程，生成器和判别器相互竞争、相互博弈。在每一轮训练中，生成器生成一批样本，判别器评估这些样本的真实性，并给出判别结果。生成器根据判别器的反馈来调整自己的参数，以使生成样本更加逼真。判别器也根据生成器生成的样本来调整自己的参数，以提高真实样本和生成样本的区分能力。
通过反复迭代训练生成器和判别器，GAN可以逐渐学习到生成与真实数据相似的样本。GAN在图像生成、图像修复、图像转换等任务中具有广泛的应用，也是深度学习领域的重要研究方向之一。
GAN的训练过程相对复杂，需要合适的网络结构设计、损失函数定义以及训练策略等。此外，GAN的训练也可能面临一些挑战，例如训练不稳定、模式崩溃等问题，需要进行合理的调参和技巧处理。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式：私信博主回复MATLAB实现1-DGAN生成对抗网络的数据生成。

for i=1:Runs
% Training loop
for epoch = 1:num_epochs
for batch = 1:num_samples/batch_size
% Generate noise samples for the generator
noise = randn(batch_size, 1);
% Generate synthetic data using the generator
synthetic_data = generator(noise);
% Train the discriminator to distinguish real from synthetic data
discriminator_loss = mean((discriminator(synthetic_data) - noise).^2);
% Update the generator to fool the discriminator
generator_loss = mean((discriminator(generator(noise)) - noise).^2);
% Update the generator and discriminator parameters
generator = @(z) generator(z) - learning_rate * generator_loss;
discriminator = @(x) discriminator(x) - learning_rate * discriminator_loss;
end
Run = [' Epoch "',num2str(epoch)];
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229