GAN(拟合sin函数)

pytorch之GAN的实现(拟合sin函数)

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# torch.manual_seed(1)       # reproducible
# np.random.seed(1)

# Hyper Parameters
BATCH_SIZE = 64
LR_G = 0.0001       # learning rate for generator
LR_D = 0.0001       # learning rate for discriminator
N_IDEAS = 5         # think of this as number of ideas for generating an art work(Generator)
ART_COMPONENTS = 15 # it could be total point G can drew in the canvas
PAINT_POINTS = np.vstack([np.linspace(-1, 1, ART_COMPONENTS) for _ in range(BATCH_SIZE)])


def artist_works():    # painting from the famous artist (real target)
    #a = np.random.uniform(1, 2, size=BATCH_SIZE)[:, np.newaxis]
    r = 0.02 * np.random.randn(1, ART_COMPONENTS)
    paintings = np.sin(PAINT_POINTS * np.pi) + r
    paintings = torch.from_numpy(paintings).float()
    return paintings


G = nn.Sequential(                  # Generator
    nn.Linear(N_IDEAS,
<think>好的,我现在需要帮助用户寻找生成对抗网络(GAN)用于模拟时间序列数据的示例代码和算法实现。首先,我应该回忆一下GAN的基本结构,生成器和判别器的设计,以及如何将它们应用于时间序列数据。 用户提到的引用中有几篇涉及到时间序列预测和GAN的应用,比如引用[1]、[3]、[4]提到生成器和判别器在时间序列中的作用,生成器生成符合历史趋势的数据,判别器评估真实性。这可能涉及到使用循环神经网络(RNN)或者长短期记忆网络(LSTM)来处理时间序列的时序特性。 接下来,我需要考虑如何将标准的GAN结构适配到时间序列数据上。例如,生成器可能需要使用LSTM层来生成连续的时间点数据,而判别器同样使用RNN结构来处理序列数据,并在每个时间步进行判断。引用[3]提到判别器RNN在每个时间步生成分类,这可能类似于序列模型中的每个时间步输出判断结果。 然后,我需要查找或编写一个简单的示例代码,使用Python和TensorFlow或PyTorch框架。考虑到用户可能需要一个可运行的示例,代码应该包含数据预处理、生成器、判别器的定义,训练循环以及结果可视化的部分。 同时,需要注意时间序列数据的特征,比如标准化、滑动窗口处理,以及如何生成连续的序列。例如,生成器的输入可能是一个随机噪声向量,输出是一个时间序列片段,而判别器则需要判断整个序列的真实性。 在编写代码时,需要确保生成器和判别器的结构合理,比如生成器使用LSTM层和上采样,判别器使用LSTM或卷积层,最后通过全连接层输出判断结果。损失函数方面,使用二元交叉熵,并交替训练生成器和判别器。 可能遇到的问题包括模式崩溃、训练不稳定,这时候需要调整学习率、使用不同的优化器,或者引入权重裁剪、梯度惩罚等技术。引用[5]提到伦理问题,虽然代码本身不涉及,但用户在使用时需要注意生成数据的合理性和合法性。 最后,生成相关问题,比如GAN在时间序列中的挑战、评估方法、优化策略和应用场景,这些可以帮助用户进一步深入理解。</think>以下是一个基于生成对抗网络(GAN)模拟时间序列数据的示例代码实现。该模型结合LSTM网络处理序列数据,参考了时间序列生成对抗网络的基本设计原则[^1][^3]。 ```python import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Input from tensorflow.keras.models import Sequential # 参数设置 SEQ_LENGTH = 24 # 时间序列长度 FEATURES = 1 # 特征维度 LATENT_DIM = 100 # 噪声维度 BATCH_SIZE = 32 # 生成器模型 def build_generator(): model = Sequential([ Input(shape=(LATENT_DIM,)), Dense(128), tf.keras.layers.Reshape((8, 16)), LSTM(64, return_sequences=True), Dense(FEATURES, activation='tanh') ]) return model # 判别器模型 def build_discriminator(): model = Sequential([ Input(shape=(SEQ_LENGTH, FEATURES)), LSTM(64, return_sequences=True), LSTM(32), Dense(1, activation='sigmoid') ]) return model # 构建完整GAN generator = build_generator() discriminator = build_discriminator() # 定义优化器 generator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(0.0001) discriminator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(0.0001) # 训练循环 def train_step(real_sequences): # 生成噪声 noise = tf.random.normal([BATCH_SIZE, LATENT_DIM]) with tf.GradientTape() as gen_tape, tf.GradientTape() as disc_tape: # 生成假数据 generated_sequences = generator(noise, training=True) # 判别器输出 real_output = discriminator(real_sequences, training=True) fake_output = discriminator(generated_sequences, training=True) # 计算损失 gen_loss = tf.keras.losses.binary_crossentropy( tf.ones_like(fake_output), fake_output) disc_loss_real = tf.keras.losses.binary_crossentropy( tf.ones_like(real_output), real_output) disc_loss_fake = tf.keras.losses.binary_crossentropy( tf.zeros_like(fake_output), fake_output) disc_loss = disc_loss_real + disc_loss_fake # 更新梯度 gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables)) # 数据预处理示例(使用正弦波作为训练数据) def generate_real_samples(n_samples): t = np.linspace(0, 4*np.pi, SEQ_LENGTH) X = np.sin(t).reshape(1, SEQ_LENGTH, FEATURES) X = np.tile(X, (n_samples, 1, 1)) return X.astype(np.float32) # 训练过程 real_data = generate_real_samples(1000) dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(real_data).batch(BATCH_SIZE) for epoch in range(100): for batch in dataset: train_step(batch) ``` ### 关键实现说明: 1. **生成器结构**:使用LSTM网络将噪声向量映射到时间序列数据空间[^2] 2. **判别器结构**:采用双层LSTM捕获时间序列的时序特征[^3] 3. **训练策略**:交替优化生成器和判别器,通过对抗过程提升生成质量[^4] ### 应用建议: - 将实际时间序列数据标准化到$[-1,1]$范围 - 调整LSTM层数和神经元数量以适应数据复杂度 - 添加Dropout层防止过拟合 - 使用滑动窗口技术处理长序列
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