matlab 降噪自编码器的代码

当涉及到降噪自编码器的代码时，以下是一个使用MATLAB实现的简单示例：

% 加载数据
load('data.mat'); % 假设数据保存在data.mat文件中

% 设置参数
inputSize = size(data, 1); % 输入层大小
hiddenSize = 100; % 隐藏层大小
lambda = 0.0001; % 正则化参数
sparsityParam = 0.01; % 稀疏性参数
beta = 3; % 稀疏性惩罚参数
numIterations = 400; % 迭代次数

% 初始化权重
theta = initializeParameters(hiddenSize, inputSize);

% 使用L-BFGS算法进行优化options = optimset('MaxIter', numIterations);
[optTheta, cost] = fminlbfgs(@(t) sparseAutoencoderCost(t, inputSize, hiddenSize, lambda, sparsityParam, beta, data), theta, options);

% 获取编码器和解码器权重
W1 reshape(optTheta(1:hiddenSize*inputSize),Size, inputSize);
W2 = reshape(optTheta(hiddenSize*inputSize+1:end), inputSize, hiddenSize);

 使用训练好的自编码器进行降噪
noisyData = addNoise(data); % 添加噪声到数据中
decodedData = feedForward(noisyData, W1, W2); % 解码噪声数据

% 显示原始数据和降噪后的数据
figure;
subplot(1, 2, 1);
displayData(data);
title('原始数据');
subplot(1, 2, 2);
displayData(decodedData);
title('降噪后的数据');

% 辅助函数

% 初始化权重
function theta = initializeParameters(hiddenSize, inputSize)
    r = sqrt(6) / sqrt(hiddenSize + inputSize + 1);
    randTheta = rand(hiddenSize, inputSize) * 2 * r - r;
    theta = randTheta(:);
end

% 添加噪声到数据中
function noisyData = addNoise(data)
    noiseRatio = 0.3; % 噪声比例
    noise = rand(size(data)) < noiseRatio;
    noisyData = data .* noise;
end

% 前向传播
function output = feedForward(input, W1, W2)
    hidden = sigmoid(W1 * input);
    output = sigmoid(W2 * hidden);
end

% sigmoid函数
function sigm = sigmoid(x)
    sigm = 1 ./ (1 + exp(-x));
end

% 计算代价函数和梯度
function [cost, grad] = sparseAutoencoderCost(theta, inputSize, hiddenSize, lambda, sparsityParam, beta, data)
    W1 = reshape(theta(1:hiddenSize*inputSize), hiddenSize, inputSize);
    W2 = reshape(theta(hiddenSize*inputSize+1:end), inputSize, hiddenSize);

    m = size(data, 2); % 样本数量

    % 前向传播
    hidden = sigmoid(W1 * data);
    output = sigmoid(W2 * hidden);

    % 计算代价函数
    squaredErrorTerm = 0.5 * sum((output - data).^2) / m;
    weightDecayTerm = 0.5 * lambda * (sum(W1(:).^2) + sum(W2(:).^2));
    sparsityTerm = beta * sum(KL(sparsityParam, mean(hidden, 2)));
    cost = squaredErrorTerm + weightDecayTerm + sparsityTerm;

    % 反向传播
    delta3 = -(data - output) .* output .* (1 - output);
    delta2 = (W2' * delta3 + beta * KLGradient(sparsityParam, mean(hidden, 2))) .* hidden .* (1 - hidden);

    % 计算梯度
    W2grad = delta3 * hidden' / m + lambda * W2;
    W1grad = delta2 * data' / m + lambda * W1;

    grad = [W1grad(:) ; W2grad(:)];
end

% KL散度
function kl = KL(rho, rhoHat)
    kl = rho * log(rho ./ rhoHat) + (1 - rho) * log((1 - rho) ./ (1 - rhoHat));
end

% KL散度的梯度
function klGrad = KLGradient(rho, rhoHat)
    klGrad = -rho ./ rhoHat + (1 - rho) ./ (1 - rhoHat);
end

% 显示数据
function displayData(data)
    numImages = size(data, 2);
    numRows = floor(sqrt(numImages));
    numCols = ceil(numImages / numRows);

    for i = 1:numImages
        subplot(numRows, numCols, i);
        imagesc(reshape(data(:, i), 28, 28));
        colormap(gray);
        axis off;
    end
end

这是一个简单的降噪自编码器的MATLAB代码示例。它包括了初始化权重、添加噪声、前向传播、计算代价函数和梯度、KL散度等辅助函数。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。