数据生成 | MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成
数据生成 | MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成
目录
- 数据生成 | MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成
- 生成效果
- 基本描述
- 程序设计
- 参考资料
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:私信博主回复MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成。
tempLayers = [convolution2dLayer([3, 1], 16, "Name", "conv_1", "Padding", "same") % 建立卷积层,卷积核大小[3, 1],16个特征图reluLayer("Name", "relu_1") % Relu 激活层convolution2dLayer([3, 1], 32, "Name", "conv_2", "Padding", "same") % 建立卷积层,卷积核大小[3, 1],32个特征图reluLayer("Name", "relu_2")]; % Relu 激活层
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中tempLayers = [sequenceUnfoldingLayer("Name", "sequnfold") % 建立序列反折叠层flattenLayer("Name", "flatten") % 网络铺平层lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/out", "conv_1"); % 折叠层输出 连接 卷积层输入
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/miniBatchSize", "sequnfold/miniBatchSize"); % 折叠层输出连接反折叠层输入
lgraph = connectLayers(lgraph, "relu_2", "sequnfold/in"); % 激活层输出 连接 反折叠层输入%% 参数设置
options = trainingOptions('adam', ... % Adam 梯度下降算法'MaxEpochs', 500,... % 最大训练次数 1000'InitialLearnRate', best_lr,... % 初始学习率为0.001'L2Regularization', best_l2,... % L2正则化参数'LearnRateSchedule', 'piecewise',... % 学习率下降'LearnRateDropFactor', 0.1,... % 学习率下降因子 0.1'LearnRateDropPeriod', 400,... % 经过800次训练后 学习率为 0.001*0.1'Shuffle', 'every-epoch',... % 每次训练打乱数据集'ValidationPatience', Inf,... % 关闭验证'Plots', 'training-progress',... % 画出曲线'Verbose', false);%% 训练
net = trainNetwork(p_train, t_train, lgraph, options);
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
相关文章:
数据生成 | MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成
数据生成 | MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成 目录 数据生成 | MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成生成效果基本描述程序设计参考资料 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MATL…...
PHP实现每日蛋白质摄入量计算器
1.laravel 路由 //每日蛋白质摄入计算器Route::get(api/protein/intake, FormulaControllerproteinIntakeCal); 2.代码 /*** 每日蛋白质摄入计算器*/public function proteinIntakeCal(){$number intval($this->request(number));$goalFactor array(0.8, 1.16, 0.8, 1.16,…...
vue elment 表格内表单校验代码
<p v-if"scope.row.id">{{ scope.row.bidderCode }}</p><el-form-itemclass"formitem"v-else:prop"bidderCode scope.row.id":rules"getValidationRules(投标人/供应商代码, scope.row.id)"><el-input v-model&…...
如何在Stream流中分组统计
上面是今天碰到需求,之前就做过类似的分组统计,这个相对来说比较简单,统计的也少,序号和总预约人数这两部分交给前端了,不需要由后端统计,后端统计一下预约日期和检查项目和预约人数就行; Overridepublic List<ItemStatisticsVo> statistics(ItemStatisticsModel itemSta…...
windows程序基础
一、windows程序基础 1. Windows程序的特点 1)用户界面统一、友好 2)支持多任务:允许用户同时运行多个应用程序(窗口) 3)独立于设备的图形操作 使用图形设备接口( GDI, Graphics Device Interface )屏蔽了不同硬件设备的差异&#…...
【LeetCode】买卖股票的最佳时机最多两次购买机会
买卖股票的最佳时机 题目描述算法分析程序代码 链接: 买卖股票的最佳时机 题目描述 算法分析 程序代码 class Solution { public:int maxProfit(vector<int>& prices) {int n prices.size();vector<vector<int>> f(n,vector<int>(3,-0x3f3f3f))…...
【C++ 记忆站】命名空间
文章目录 命名空间概念命名空间的定义1、正常的命名空间定义2、命名空间可以嵌套3、同一个工程中允许存在多个相同名称的命名空间,编译器最后会合成同一个命名空间中 命名空间的使用1、加命名空间名称及作用域限定符2、使用using将命名空间中某个成员引入3、使用using namespac…...
《离散数学及其应用(原书第8版)》ISBN978-7-111-63687-8 第11章 11.1.3 树的性质 节 第664页的例9说明
《离散数学及其应用(原书第8版)》ISBN978-7-111-63687-8 第11章 11.1.3 树的性质 节 第664页的定理3的引申 定理3 带有i个内点的m叉树含有nmi1个顶点 见本人博文 内点定义不同的讨论 如果对于一个m叉正则树,即任意分支节点的儿子恰好有m个&am…...
【云原生】K8S存储卷:PV、PVC详解
目录 一、emptyDir存储卷二、hostPath存储卷三、nfs共享存储卷四、PVC 和 PV4.1 NFS使用PV和PVC4.2创建动态PV 一、emptyDir存储卷 容器磁盘上的文件的生命周期是短暂的,这就使得在容器中运行重要应用时会出现一些问题。首先,当容器崩溃时,ku…...
谈谈IP地址和子网掩码的概念及应用
个人主页:insist--个人主页 本文专栏:网络基础——带你走进网络世界 本专栏会持续更新网络基础知识,希望大家多多支持,让我们一起探索这个神奇而广阔的网络世界。 目录 一、IP地址的概念 二、IP地址的分类 1、A类 …...
vue2 如何监听数组的变化
在Vue 2中,底层是通过重写数组的原型方法来实现对数组变化的监听。具体来说,Vue 2使用了一个名为Observer的类来劫持数组的原型方法,使其在调用这些方法时能够触发相应的变化通知。 当Vue 2初始化一个响应式对象时,如果对象是一个…...
CSS中的transform属性有哪些值?并分别描述它们的作用。
聚沙成塔每天进步一点点 ⭐ 专栏简介⭐ translate()⭐ rotate()⭐ scale()⭐ skew()⭐ matrix()⭐ scaleX() 和 scaleY()⭐ rotateX()、rotateY() 和 rotateZ()⭐ translateX() 和 translateY()⭐ skewX() 和 skewY()⭐ perspective()⭐ 写在最后 ⭐ 专栏简介 前端入门之旅&…...
vue3跳转页面后 海康监控实例不销毁
第一个页面是这样的 跳转到新的页面 只有海康的监控没有消失 使用控制台审查元素也审查不到 解决方法:在vue3的销毁周期把海康的监控销毁掉 import { reactive, onDeactivated} from "vue"; const state reactive({oWebControl: null as any, //监控绑…...
Unity 射线检测
文章目录 1. 定义2. 重要类和方法2.1 Ray2.2 从屏幕发出射线:2.3 Raycast2.4 RaycastAll2.5 RaycastHit 碰撞信息2.6 layerMask 让射线检测只检测指定层级的对象 1. 定义 在Unity中,射线检测(Raycasting)是一种常用的技术&#x…...
微信支付报非法的密钥大小: Caused by: java.security.InvalidKeyException: Illegal key size
在Linux环境中出现 java.security.InvalidKeyException: Illegal key size 异常通常是由于Java默认的加密限制引起的。Java默认的加密强度限制了加密算法密钥的最大长度 方式一 1. 找到该目录 /usr/java/jdk1.8.0_121/jre/lib/security 2. 替换local_policy.jar 和 US_export_…...
React 调试开发插件 React devtools 的使用
可以在谷歌扩展应用商店里获取这个插件。如果不能访问谷歌应用商店,可以点此下载最新版 安装插件后,控制台出现 “Components” 跟 “Profiler” 菜单选项。 查看版本,步骤: 下面介绍 react devtools 的使用方式。 在 Component…...
linux 搜索命令
搜索命令 locate命令 搜索速度快,是按照数据库进行搜索的(数据库位置在/var/lib/mlocate/mlocate.db) locate abc.txt 这个数据库是在半夜通过cron执行updatedb建立的,有时候新创建的文件使用locate来搜索文件搜索不到,可能是因为文件的索引还…...
如何使用Spark/Flink等分布式计算引擎做网络入侵检测
如何使用Spark/Flink等分布式计算引擎做网络入侵检测 引言16 Distributed Abnormal Behavior Detection Approach Based on Deep Belief Network and Ensemble SVM Using Spark17 Spark configurations to optimize decision tree classification on UNSW-NB1518 A dynamic spa…...
基于php驾校驾驶理论考试模拟系统
驾校驾驶理论考试模拟系统,是基于php编程语言,mysql数据库进行开发,本系统分为用户和管理员两个角色,其中用户可以注册登陆系统,查看考试规则,进行驾照考试,查看考试得分,考试错题&a…...
vue3+elementPlus table里添加输入框并提交校验
<template><div><el-form :model"info" ref"forms"><el-tableref"tableRef":data"info.data"border><el-table-column align"center" property"name" label"*姓名"><…...
云计算——弹性云计算器(ECS)
弹性云服务器:ECS 概述 云计算重构了ICT系统,云计算平台厂商推出使得厂家能够主要关注应用管理而非平台管理的云平台,包含如下主要概念。 ECS(Elastic Cloud Server):即弹性云服务器,是云计算…...
【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器
一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad(Adaptive Gradient Algorithm)是一种自适应学习率的优化算法,由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率,适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...
在鸿蒙HarmonyOS 5中实现抖音风格的点赞功能
下面我将详细介绍如何使用HarmonyOS SDK在HarmonyOS 5中实现类似抖音的点赞功能,包括动画效果、数据同步和交互优化。 1. 基础点赞功能实现 1.1 创建数据模型 // VideoModel.ets export class VideoModel {id: string "";title: string ""…...
抖音增长新引擎:品融电商,一站式全案代运营领跑者
抖音增长新引擎:品融电商,一站式全案代运营领跑者 在抖音这个日活超7亿的流量汪洋中,品牌如何破浪前行?自建团队成本高、效果难控;碎片化运营又难成合力——这正是许多企业面临的增长困局。品融电商以「抖音全案代运营…...
Spring Boot面试题精选汇总
🤟致敬读者 🟩感谢阅读🟦笑口常开🟪生日快乐⬛早点睡觉 📘博主相关 🟧博主信息🟨博客首页🟫专栏推荐🟥活动信息 文章目录 Spring Boot面试题精选汇总⚙️ **一、核心概…...
在Ubuntu24上采用Wine打开SourceInsight
1. 安装wine sudo apt install wine 2. 安装32位库支持,SourceInsight是32位程序 sudo dpkg --add-architecture i386 sudo apt update sudo apt install wine32:i386 3. 验证安装 wine --version 4. 安装必要的字体和库(解决显示问题) sudo apt install fonts-wqy…...
无人机侦测与反制技术的进展与应用
国家电网无人机侦测与反制技术的进展与应用 引言 随着无人机(无人驾驶飞行器,UAV)技术的快速发展,其在商业、娱乐和军事领域的广泛应用带来了新的安全挑战。特别是对于关键基础设施如电力系统,无人机的“黑飞”&…...
(一)单例模式
一、前言 单例模式属于六大创建型模式,即在软件设计过程中,主要关注创建对象的结果,并不关心创建对象的过程及细节。创建型设计模式将类对象的实例化过程进行抽象化接口设计,从而隐藏了类对象的实例是如何被创建的,封装了软件系统使用的具体对象类型。 六大创建型模式包括…...
android13 app的触摸问题定位分析流程
一、知识点 一般来说,触摸问题都是app层面出问题,我们可以在ViewRootImpl.java添加log的方式定位;如果是touchableRegion的计算问题,就会相对比较麻烦了,需要通过adb shell dumpsys input > input.log指令,且通过打印堆栈的方式,逐步定位问题,并找到修改方案。 问题…...
五子棋测试用例
一.项目背景 1.1 项目简介 传统棋类文化的推广 五子棋是一种古老的棋类游戏,有着深厚的文化底蕴。通过将五子棋制作成网页游戏,可以让更多的人了解和接触到这一传统棋类文化。无论是国内还是国外的玩家,都可以通过网页五子棋感受到东方棋类…...
