數據生成 | MATLAB實現WGAN生成對抗網絡數據生成

生成效果

基本描述

1.WGAN生成對抗網絡，數據生成，樣本生成程序，MATLAB程序；
2.適用于MATLAB 2020版及以上版本；
3.基于Wasserstein生成對抗網絡（Wasserstein Generative Adversarial Network，WGAN）的數據生成模型引入了梯度懲罰（Gradient Penalty）來改善訓練的穩定性和生成樣本的質量。WGAN旨在解決原始生成對抗網絡（GAN）中的訓練不穩定性和模式崩潰等問題。基于Wasserstein生成對抗網絡梯度懲罰的數據生成模型在一些應用中表現出較好的性能和穩定性，幫助解決了傳統GAN中的一些問題，如模式崩潰和訓練不穩定等。它已經被廣泛應用于圖像生成、數據合成等領域。；
4.數據擴充：對于數據不足的情況，WGAN梯度懲罰可以用于合成新的數據樣本，用于模型訓練，如自然語言處理中的文本生成。。
5.數據增強：在訓練深度學習模型時，可以使用WGAN梯度懲罰合成額外的訓練樣本，提高模型的魯棒性和泛化能力。
6.使用便捷：
直接使用EXCEL表格導入數據，無需大幅修改程序。內部有詳細注釋，易于理解。

程序設計

• 完整程序和數據獲取方式：私信博主回復MATLAB實現WGAN生成對抗網絡數據生成。

tempLayers = [convolution2dLayer([3, 1], 16, "Name", "conv_1", "Padding", "same")  % 建立卷積層,卷積核大小[3, 1]，16個特征圖reluLayer("Name", "relu_1")                                          % Relu 激活層convolution2dLayer([3, 1], 32, "Name", "conv_2", "Padding", "same")  % 建立卷積層,卷積核大小[3, 1]，32個特征圖reluLayer("Name", "relu_2")];                                        % Relu 激活層
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                                  % 將上述網絡結構加入空白結構中tempLayers = [sequenceUnfoldingLayer("Name", "sequnfold")                      % 建立序列反折疊層flattenLayer("Name", "flatten")                                  % 網絡鋪平層lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                              % 將上述網絡結構加入空白結構中
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/out", "conv_1");             % 折疊層輸出 連接 卷積層輸入
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/miniBatchSize", "sequnfold/miniBatchSize"); % 折疊層輸出連接反折疊層輸入
lgraph = connectLayers(lgraph, "relu_2", "sequnfold/in");            % 激活層輸出 連接 反折疊層輸入%% 參數設置
options = trainingOptions('adam', ...     % Adam 梯度下降算法'MaxEpochs', 500,...                 % 最大訓練次數 1000'InitialLearnRate', best_lr,...          % 初始學習率為0.001'L2Regularization', best_l2,...         % L2正則化參數'LearnRateSchedule', 'piecewise',...  % 學習率下降'LearnRateDropFactor', 0.1,...        % 學習率下降因子 0.1'LearnRateDropPeriod', 400,...        % 經過800次訓練后 學習率為 0.001*0.1'Shuffle', 'every-epoch',...          % 每次訓練打亂數據集'ValidationPatience', Inf,...         % 關閉驗證'Plots', 'training-progress',...      % 畫出曲線'Verbose', false);%% 訓練
net = trainNetwork(p_train, t_train, lgraph, options);

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229