数据生成 | MATLAB实现GAN生成对抗网络结合SVM支持向量机的数据生成

数据生成 | MATLAB实现GAN生成对抗网络结合SVM支持向量机的数据生成

生成效果

基本描述

数据生成 | MATLAB实现GAN生成对抗网络结合SVM支持向量机的数据生成。
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GAN生成对抗网络结合SVM支持向量机的数据生成。

                                  % 折叠层输出连接反折叠层输入
lgraph = connectLayers(lgraph, "relu_2", "sequnfold/in");            % 激活层输出 连接 反折叠层输入

%% 参数设置
options = trainingOptions('adam', ...     % Adam 梯度下降算法
    'MaxEpochs', 500,...                 % 最大训练次数 1000
    'InitialLearnRate', best_lr,...          % 初始学习率为0.001
    'L2Regularization', best_l2,...         % L2正则化参数
    'LearnRateSchedule', 'piecewise',...  % 学习率下降
    'LearnRateDropFactor', 0.1,...        % 学习率下降因子 0.1
    'LearnRateDropPeriod', 400,...        % 经过800次训练后 学习率为 0.001*0.1
    'Shuffle', 'every-epoch',...          % 每次训练打乱数据集
    'ValidationPatience', Inf,...         % 关闭验证
    'Plots', 'training-progress',...      % 画出曲线
    'Verbose', false);

%% 训练
net = trainNetwork(p_train, t_train, lgraph, options);

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