生成对抗网络 (GAN) 的 Matlab 代码详解

生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 是一种强大的深度学习模型，用于生成逼真的数据样本。在本篇文章中，我们将详细解释如何使用 Matlab 实现一个简单的 GAN，并提供相应的源代码。

GAN 由两个主要的组件组成：生成器 (Generator) 和判别器 (Discriminator)。生成器负责生成伪造的数据样本，而判别器则负责对真实样本和伪造样本进行分类。这两个组件通过对抗训抗训练的方式相互竞争，以不断抗训练的方式相互竞争，以不断提高生成器生成逼真样本的能抗训练的方式相互竞争，以不断提高生成器生成逼真样本的能力。

下面是一个使用 Matlab 实现 GAN 的简单抗训练的方式相互竞争，以不断提高生成器生成逼真样本的能力。

下面是一个使用 Matlab 实现 GAN 的简单示例代码：

% 设置生成器和判抗训练的方式相互竞争，以不断提高生成器生成逼真样本的能力。

下面是一个使用 Matlab 实现 GAN 的简单示例代码：

```matlab
% 设置生成器和判别器的输入维度
inputDim = 100