數據生成 | MATLAB實現(xiàn)GAN生成對抗網絡結合SVM支持向量機的數據生成

生成效果

基本描述

數據生成 | MATLAB實現(xiàn)GAN生成對抗網絡結合SVM支持向量機的數據生成。
生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks，簡稱GAN）是一種深度學習模型，由生成器網絡（Generator Network）和判別器網絡（Discriminator Network）組成。
GAN的目標是訓練一個生成器網絡，能夠生成與真實數據類似的新樣本。生成器網絡接收一個隨機噪聲向量作為輸入，并通過逐漸調整內部參數來生成樣本。而判別器網絡則負責區(qū)分生成器生成的樣本和真實數據樣本，它的目標是盡可能準確地判斷輸入樣本的真假。
GAN的訓練過程是一個博弈過程，生成器和判別器相互競爭、相互博弈。在每一輪訓練中，生成器生成一批樣本，判別器評估這些樣本的真實性，并給出判別結果。生成器根據判別器的反饋來調整自己的參數，以使生成樣本更加逼真。判別器也根據生成器生成的樣本來調整自己的參數，以提高真實樣本和生成樣本的區(qū)分能力。
通過反復迭代訓練生成器和判別器，GAN可以逐漸學習到生成與真實數據相似的樣本。GAN在圖像生成、圖像修復、圖像轉換等任務中具有廣泛的應用，也是深度學習領域的重要研究方向之一。
GAN的訓練過程相對復雜，需要合適的網絡結構設計、損失函數定義以及訓練策略等。此外，GAN的訓練也可能面臨一些挑戰(zhàn)，例如訓練不穩(wěn)定、模式崩潰等問題，需要進行合理的調參和技巧處理。

程序設計

• 完整程序和數據獲取方式：私信博主回復MATLAB實現(xiàn)GAN生成對抗網絡結合SVM支持向量機的數據生成。

% 折疊層輸出連接反折疊層輸入
lgraph = connectLayers(lgraph, "relu_2", "sequnfold/in");            % 激活層輸出 連接 反折疊層輸入%% 參數設置
options = trainingOptions('adam', ...     % Adam 梯度下降算法'MaxEpochs', 500,...                 % 最大訓練次數 1000'InitialLearnRate', best_lr,...          % 初始學習率為0.001'L2Regularization', best_l2,...         % L2正則化參數'LearnRateSchedule', 'piecewise',...  % 學習率下降'LearnRateDropFactor', 0.1,...        % 學習率下降因子 0.1'LearnRateDropPeriod', 400,...        % 經過800次訓練后 學習率為 0.001*0.1'Shuffle', 'every-epoch',...          % 每次訓練打亂數據集'ValidationPatience', Inf,...         % 關閉驗證'Plots', 'training-progress',...      % 畫出曲線'Verbose', false);%% 訓練
net = trainNetwork(p_train, t_train, lgraph, options);

參考資料

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