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

本文介绍如何使用MATLAB实现生成对抗网络(GAN),并结合MNIST数据集展示在手写数字图像生成上的应用。通过训练,生成器和判别器相互提高,生成的合成图像接近真实。GAN是一种无监督学习算法,适用于图像生成、修复和数据增强等场景。

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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。

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