数据生成 | WGAN生成对抗网络数据生成

生成效果

基本描述

1.WGAN生成对抗网络，数据生成，样本生成程序，MATLAB程序；
2.适用于MATLAB 2020版及以上版本；
3.基于Wasserstein生成对抗网络（Wasserstein Generative Adversarial Network，WGAN）的数据生成模型引入了梯度惩罚（Gradient Penalty）来改善训练的稳定性和生成样本的质量。WGAN旨在解决原始生成对抗网络（GAN）中的训练不稳定性和模式崩溃等问题。基于Wasserstein生成对抗网络梯度惩罚的数据生成模型在一些应用中表现出较好的性能和稳定性，帮助解决了传统GAN中的一些问题，如模式崩溃和训练不稳定等。它已经被广泛应用于图像生成、数据合成等领域。；
4.数据扩充：对于数据不足的情况，WGAN梯度惩罚可以用于合成新的数据样本，用于模型训练，如自然语言处理中的文本生成。。
5.数据增强：在训练深度学习模型时，可以使用WGAN梯度惩罚合成额外的训练样本，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
6.使用便捷：
直接使用EXCEL表格导入数据，无需大幅修改程序。内部有详细注释，易于理解。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成。

lgraphG = layerGraph(layersG);
dlnetG  = dlnetwork(lgraphG);%% 参数设置
miniBatchSize = 64;                % 批大小
numIterationsG = 5000;             % 生成器迭代次数
numIterationsDPerG = 5;            % 生成器迭代5次，判别器迭代1次
lambda = 10;                       % 中间插值的参数
learnRateD = 2e-4;                 % 判别器学习率
learnRateG = 1e-3;                 % 生成器学习率
gradientDecayFactor = 0;           % 梯度衰减因子
squaredGradientDecayFactor = 0.9;  % 平方梯度衰减因子
executionEnvironment = "auto";%% 初始化 Adam 的参数
trailingAvgD = [];
trailingAvgSqD = [];
trailingAvgG = [];
trailingAvgSqG = [];

参考资料

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