matlab中如何得到堆叠自编码后的特征

时间: 2024-01-07 12:06:14 浏览: 25
在MATLAB中使用堆叠自编码器(Stacked Autoencoder)进行特征提取的过程如下: 1. 定义并训练堆叠自编码器。可以使用`trainAutoencoder()`函数来训练自编码器,使用`stack()`函数将多个自编码器堆叠起来形成堆叠自编码器。 2. 使用训练好的堆叠自编码器对数据进行编码。可以使用`encode()`函数来将输入数据编码为特征向量。 下面是一个简单的例子: ``` % 加载数据 load('digitTrainCellArrayData.mat'); % 将数据转换为矩阵形式 X = cell2mat(digitTrainCellArrayData); % 定义并训练堆叠自编码器 hiddenSize1 = 100; autoenc1 = trainAutoencoder(X, hiddenSize1); hiddenSize2 = 50; autoenc2 = trainAutoencoder(X, hiddenSize2); hiddenSize3 = 25; autoenc3 = trainAutoencoder(X, hiddenSize3); stackednet = stack(autoenc1, autoenc2, autoenc3); stackednet = train(stackednet, X); % 使用堆叠自编码器对数据进行编码 features = encode(stackednet, X); ``` 在上面的例子中,我们首先加载了一个手写数字数据集,然后定义了一个三层的堆叠自编码器,并使用`trainAutoencoder()`函数来训练自编码器。然后我们使用`stack()`函数将三个自编码器堆叠起来形成堆叠自编码器。最后使用`train()`函数来训练堆叠自编码器,并使用`encode()`函数来对数据进行编码,得到特征向量`features`。

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