深度信念网络matlab
时间: 2023-06-30 19:16:14 浏览: 64
深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)是一种无监督学习算法,用于学习数据的概率分布。在MATLAB中,可以使用Deep Learning Toolbox中的dbn函数来构建深度信念网络。
下面是一个简单的MATLAB代码示例:
```matlab
% 加载数据集
load mnist_uint8;
train_x = double(train_x) / 255;
test_x = double(test_x) / 255;
% 创建并训练深度信念网络
dbn = DBN([784 1000 500 250], 'sigmoid');
opts.numepochs = 5;
opts.batchsize = 100;
dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);
% 使用训练后的网络对测试集进行分类
test_y = dbnpredict(dbn, test_x);
% 计算分类准确率
err = sum(test_y ~= test_y) / size(test_x, 1);
acc = 1 - err;
fprintf('测试集准确率: %0.2f%%\n', acc * 100);
```
在这个示例中,我们加载了MNIST手写数字数据集,并将像素值缩放到0到1之间。我们创建了一个具有3个隐藏层的DBN,并使用dbntrain函数进行训练。最后,我们使用dbnpredict函数对测试集进行分类,并计算分类准确率。
需要注意的是,DBN是一种无监督学习算法,因此在训练时不需要标签。在本示例中,我们仅使用了训练数据集train_x进行训练,而没有使用train_y标签。