Wasserstein Slim GAIN with Gradient Penalty（WSGAIN-GP）介绍及代码实现——基于生成对抗网络的缺失数据填补

目录

• • 一、WSGAIN-GP介绍
  • • 1.1 WSGAIN-GP网络架构
    • 1.2 生成器模型（Generator）
    • 1.3 判别器模型（Critic）
    • 1.4 WSGAIN-GP算法描述
  • 二、WSGAIN-GP代码结构
  • • 2.1 生成器G
    • 2.2 判别器D
  • 三、其他结构
  • • 3.1 掩模向量M
    • 3.2 其他函数
    • 3.3 Gradient Penalty函数
    • 3.4 参数初始化设置
    • 3.5 开始训练
  • 四、结果演示
  • 五、完整代码