稀疏/最先提出深度学习算法hinton的自动编码器matlab源代码

深度学习算法中的自动编码器是一种无监督学习方法，其主要用途是降低数据维度或提取有用的特征表示。而Hinton是深度学习的先驱之一，他在2006年提出了一种名为“深层信任网络”的自动编码器模型。

由于题目要求使用MATLAB源代码进行回答，以下是一个简单的自动编码器的MATLAB实现示例：

% 设置参数
inputSize = 784;    % 输入层大小，MNIST数据集图像大小为28x28，即784维
hiddenSize = 100;   % 隐藏层大小，可以根据需求调整
lambda = 0.0001;    % 正则化参数
sparsityParam = 0.01;  % 网络稀疏度参数
beta = 3;  % 稀疏惩罚项权重

% 加载MNIST数据集
load('mnist_dataset.mat');
trainData = double(train_images) / 255;

% 初始化权重
W1 = 0.1 * randn(hiddenSize, inputSize);
W2 = 0.1 * randn(inputSize, hiddenSize);

% 训练自动编码器
for i = 1:1000  % 迭代次数
    % 前向传播
    z2 = W1 * trainData;
    a2 = sigmoid(z2);
    z3 = W2 * a2;
    a3 = sigmoid(z3);
    
    % 反向传播更新权重
    delta3 = -(trainData - a3) .* sigmoidGradient(z3);
    delta2 = (W2' * delta3 + beta .* (-(sparsityParam./mean(a2, 2)) + (1-sparsityParam)./(1-mean(a2, 2)))) .* sigmoidGradient(z2);
    
    W2grad = delta3 * a2' ./ size(trainData, 2) + lambda * W2;
    W1grad = delta2 * trainData' ./ size(trainData, 2) + lambda * W1;
    
    W2 = W2 - 0.1 * W2grad;  % 学习率为0.1
    W1 = W1 - 0.1 * W1grad;
end

% sigmoid函数定义
function y = sigmoid(x)
    y = 1.0 ./ (1.0 + exp(-x));
end

% sigmoid函数导数定义
function y = sigmoidGradient(x)
    y = sigmoid(x) .* (1 - sigmoid(x));
end

这是一个简单的自动编码器实现，具体的网络架构和参数可以根据实际需求进行调整。通过执行上述代码，可以从MNIST数据集中训练出一个具有稀疏性的自动编码器模型。这个模型可以用于特征提取、数据降维等任务，以便更好地进行后续的深度学习任务。请注意，这只是一个简单的示例代码，不是Hinton提出的具体自动编码器模型的实现。实际上，Hinton等人在2006年发表的论文中提出了更深层的深度信任网络，并使用贪婪逐层训练的方法来初始化网络权重。要实现这些更高级的方法，需要更复杂的代码和算法。