阶梯自编码器matlab代码

阶梯自编码器（Hierarchical Autoencoder, HAE）是一种深度学习模型，用于无监督的数据降维和特征学习。在MATLAB中，实现这样的模型需要利用其内置的神经网络工具箱和其他相关函数。以下是一个简单的步骤和代码概述：

1. 导入所需的库和函数：

% 导入神经网络工具箱
import NeuralNetworks.*

2. 定义层级结构和参数：

inputSize = ...; % 输入数据的维度
encodingLevels = ...; % 隐藏层的数量（包括输入和输出层）
hiddenSizes = ...; % 各层次的隐藏节点数
learningRate = ...; % 学习速率

3. 创建编码器（上采样部分）和解码器（下采样部分）：

encoders = cell(encodingLevels, 1);
decoders = cell(encodingLevels, 1);

for i = 1:encodingLevels
    if i == 1
        encoders{i} = fullyConnectedLayer(hiddenSizes(i), 'Name', sprintf('Encoder%d', i));
    else
        encoders{i} = fullyConnectedLayer(hiddenSizes(i), 'Name', sprintf('Encoder%d', i), 'InputPort', false);
    end
    
    decoders{i} = fullyConnectedLayer(inputSize, 'Name', sprintf('Decoder%d', i), 'InputPort', false);
    
    if i < encodingLevels
        decoders{i+1} = fullyConnectedLayer(hiddenSizes(i+1), 'Name', sprintf('Decoder%d', i+1), 'InputPort', true);
    end
end

4. 组合模型、定义损失函数和优化器：

ae = LayerGraph();
ae = addLayers(ae, encoders{:});
ae = addLayers(ae, decoders{:});
ae = connectLayers(ae, 'Encoder1/Output', 'Decoder2/Input');
ae = connectLayers(ae, 'Decoder' + encodingLevels, 'Decoder' + encodingLevels + 1, 'Input');

% 定义损失函数（通常用均方误差）
lossFunction = 'mean-squared-error';

% 使用训练函数（如trainNetwork）进行训练
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', ..., 'MiniBatchSize', ..., 'Plots', 'training-progress', 'Verbose', false);
[aeTrained, ~] = trainNetwork(XTrain, ae, options, lossFunction);

5. 测试和使用编码器：

encodedData = activations(aeTrained, XTest, 'Decoder1/Output'); % 获取编码结果