(英语)
本例展示了如何对时装项目图像进行分类（时装MNIST）以及如何训练条件生成对抗网络（CGAN）来生成时装项目图像。
该演示基于Matlab官方文件《训练条件生成对抗网络》（CGAN）[1]创建。
文[2]提出了条件生成对抗网络（CGAN）。这个livescript是用[3]这样的参考文献制作的。
本演示中使用了一个名为fashion MNIST的开放数据集[4]。官方文件[5]中创建了一个用于处理时尚MNIST数据的助手函数。
此演示是名为“带MNIST的条件GAN”文件的修改版本[6]。
[日语]
このデモでは、１）深層学習を用いた、时装设计师データの分類や、２）条件GAN（CGAN）を用いた时装设计师データの生成を行います。ここでは、公式ドキュメント [1] を参考にしました。また、条件GANの論文は [2]です。生成結果はサムネイルのgif画像になります。
[关键词]
对抗性生成网络，CGAN，分类，cnn，条件GAN，深度学习，时尚MNIST，GAN，MNIST
［1］https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/train-conditional-generative-adversarial-network.html]
[2] Mirza M，Osindero S.条件生成对抗网。arXiv预印本arXiv:1411.1784。2014年11月6日。
https://arxiv.org/pdf/1411.1784.pdf
[3] 山下隆義、イラストで学ぶ ディープラーニング 改訂第2版、ＫＳ情報科学専門書、2018年
[4] Fashion-MNIST:用于机器学习算法基准测试的新图像数据集。韩晓，Kashif Rasul, Roland Vollgraf。arXiv: 1708.07747
[5] Matlab官方文档：使用t-SNE可视化高维数据
[6] 带MNIST的条件GAN(https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/74921-conditional-gan-generative-adversarial-network-with-mnist)
引用为
肯塔（2021年）。基于时尚MNIST的条件GAN和CNN分类(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/75441-conditional-gan-and-cnn-classification-with-fashion-mnist)，MATLAB中央文件交换。恢复.
