MATLAB中的生成对抗网络系列（包括11种模型如对抗自编码器、辅助分类生成对抗网
络等）
# MATLAB生成对抗网络：图像数据增强的探索与挑战
在数据增强技术的研究领域，生成对抗网络（GAN）已然成为众多学者的心头好。它凭借独特的原理，
通过提取原数据集特征，进而对抗生成新的目标域图像，开辟了图像数据增强的新路径。
## GAN的独特魅力：源于博弈论的创新
与传统图像数据增强方法不同，基于GAN的生成式建模技术灵感源自博弈论中的二人零和博弈。在G
AN的网络架构中，生成器与判别器宛如两位对手，利用对抗学习的方式来推进网络训练。在这你来我往的
对抗过程里，网络能够估计原始数据样本的分布，并生成与之极为相似的新数据。就好比一场精彩的竞赛，
生成器努力生成以假乱真的数据，而判别器则竭力辨别真伪，二者在对抗中共同成长。
```matlab
% 简单示意GAN的结构搭建（伪代码）
% 定义生成器
generator = [
fullyConnectedLayer(100)
reluLayer()
fullyConnectedLayer(784)
tanhLayer()
];
% 定义判别器
discriminator = [
fullyConnectedLayer(784)
reluLayer()
fullyConnectedLayer(1)
sigmoidLayer()
];
```
在上述伪代码中，生成器将随机噪声作为输入，经过全连接层与激活函数处理，生成伪造的数据。判
别器则接收真实数据或生成器生成的数据，通过类似的层处理后，输出一个概率值来判断数据的真伪。
## 繁花似锦：多种GAN变体
