基于MATLAB的生成对抗网络（GAN）：探索深度学习的无监督学习算法

生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习模型，用于生成具有逼真性的合成数据。它由两个主要组件组成：生成器和判别器。生成器试图生成与真实数据相似的合成数据样本，而判别器则尝试区分真实数据和合成数据。通过博弈过程中的相互训练，生成器和判别器可以不断提高，最终达到生成高质量数据的能力。

在本文中，我们将使用MATLAB实现一个简单的生成对抗网络，并演示其在生成手写数字图像方面的应用。我们将使用MNIST数据集，这是一个包含手写数字图像的常用数据集。

首先，我们需要导入所需的MATLAB工具包。确保您的MATLAB版本支持深度学习工具箱。

% 导入深度学习工具箱
addpath('toolbox/nnet');

接下来，我们将准备数据集。MNIST数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本是一个28x28像素的手写数字图像。我们将使用其中一部分作为训练数据。

% 导入MNIST数据集
data