稀疏自编码器pytorch实现相似矩阵特征提取

以下是使用PyTorch实现稀疏自编码器进行相似矩阵特征提取的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义稀疏自编码器模型
class SparseAutoencoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(SparseAutoencoder, self).__init__()
        self.encoder = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.decoder = nn.Linear(hidden_size, input_size)

    def forward(self, x):
        encoded = torch.sigmoid(self.encoder(x))
        decoded = torch.sigmoid(self.decoder(encoded))
        return encoded, decoded

# 定义相似矩阵特征提取函数
def extract_features(matrix):
    # 将相似矩阵转换为PyTorch张量
    tensor = torch.tensor(matrix, dtype=torch.float32)
    
    # 定义模型参数
    input_size = tensor.size(1)
    hidden_size = 64
    sparsity_penalty = 0.01
    learning_rate = 0.001
    num_epochs = 100
    
    # 创建稀疏自编码器模型
    model = SparseAutoencoder(input_size, hidden_size)
    
    # 定义损失函数和优化器
    criterion = nn.MSELoss()
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
    
    # 训练稀疏自编码器
    for epoch in range(num_epochs):
        # 前向传播
        encoded, decoded = model(tensor)
        
        # 计算重构误差和稀疏惩罚项
        reconstruction_loss = criterion(decoded, tensor)
        sparsity_loss = torch.mean(torch.abs(encoded))
        total_loss = reconstruction_loss + sparsity_penalty * sparsity_loss
        
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        total_loss.backward()
        optimizer.step()
    
    # 提取特征
    encoded, _ = model(tensor)
    features = encoded.detach().numpy()
    
    return features

# 示例使用
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
features = extract_features(matrix)
print(features)

这段代码实现了一个稀疏自编码器模型，并使用该模型从相似矩阵中提取特征。首先，我们定义了一个`SparseAutoencoder`类作为稀疏自编码器模型的定义。然后，我们定义了一个`extract_features`函数，该函数接受一个相似矩阵作为输入，并返回从该矩阵中提取的特征。在函数内部，我们将相似矩阵转换为PyTorch张量，并使用定义的稀疏自编码器模型进行训练和特征提取。最后，我们使用示例矩阵调用`extract_features`函数，并打印提取的特征。