**基于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)的图像生成模型：技术解析与代码详解**
一、引言
随着人工智能技术的不断发展，图像生成模型已成为计算机视觉领域的重要研究方向。深度卷积生成
对抗网络(DCGAN)作为一种先进的图像生成模型，其独特的生成能力和优化算法，在图像生成领域具
有广泛的应用前景。本文将围绕 DCGAN 技术进行深入分析，并分享其基于 Matlab 的代码实现。
二、DCGAN 技术概述
DCGAN 是一种深度卷积生成对抗网络，它结合了生成对抗网络(GAN)和卷积神经网络(CNN)的优势，
通过深度学习和卷积神经网络的技术，实现了高质量的图像生成。DCGAN 采用无监督学习的方式，通
过优化 GAN 的损失函数和卷积神经网络的特征提取能力，实现了图像的高质量生成。
三、Matlab 代码实现
下面将分享基于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)的图像生成模型的 Matlab 代码实现。
1. 数据准备
在开始编写代码之前，需要准备好待生成的图像数据。这些数据应该包含高质量的图像样本，并且具
有明确的图像特征和属性。
2. 搭建 DCGAN 模型
