infomax函数matlab代码

以下是一个简单的infomax函数的Matlab代码示例：

function [W, y] = infomax(X, alpha, eps, max_iter)
% Infomax算法实现
% 输入参数：
% X：输入数据，大小为m x n，其中m是样本数，n是特征数
% alpha：学习率
% eps：收敛阈值
% max_iter：最大迭代次数
% 输出参数：
% W：权重矩阵，大小为n x n
% y：输出数据，大小为m x n

% 初始化权重矩阵W
n = size(X, 2);
W = randn(n, n);

% Infomax算法迭代过程
for iter = 1:max_iter
    % 计算输出数据y
    y = X * W;
    % 计算激活函数的导数
    g = y .* (1 - y);
    % 更新权重矩阵W
    delta_W = alpha * (X' * g * W - W * g * W);
    W = W + delta_W;
    % 判断是否收敛
    if norm(delta_W, 'fro') < eps
        break;
    end
end

该代码实现了一个简单的Infomax算法，用于对输入数据进行非线性降维。Infomax算法通过最大化输出数据的信息熵来学习权重矩阵，从而实现非线性降维。在算法迭代过程中，通过计算激活函数的导数和权重矩阵的更新来不断优化模型，直到达到收敛阈值或最大迭代次数。