wgan

【Image】超硬核数学推导——WGAN的先“破”后“立”上一篇文章中我们说到了GAN的数学解释 min ⁡ G max ⁡ D V ( D , G ) = E x ∼ p data ( x ) [ log ⁡ D ( x ) ] + E z ∼ p z ( z ) [ log ⁡ ( 1 − D ( G ( z ) ) ) ] = − log ⁡ 4 + 2 J S D ( p data ∥ p g ) ≥ − log ⁡ 4 , where [ p d a t a = p g ] \min_{G} \max_{D} V(D, G) = \mathbb{E}_

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数据生成 | MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成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