堆叠降噪自编码器matlab代码

以下是一个完整的Matlab代码示例，用于构建和训练一个堆叠降噪自编码器：

% 加载数据
load fisheriris;

% 数据预处理
x = zscore(meas');
t = dummyvar(categorical(species'));

% 设置自编码器的参数
hiddenSize1 = 10;
hiddenSize2 = 5;
sparsityParam = 0.05;
lambda = 0.0001;
beta = 3;
inputSize = 4;

% 创建第一个自编码器
autoenc1 = trainAutoencoder(x, hiddenSize1, ...
    'MaxEpochs', 200, ...
    'L2WeightRegularization', lambda, ...
    'SparsityRegularization', sparsityParam, ...
    'SparsityProportion', 0.1, ...
    'ScaleData', false);

% 提取第一层特征
feat1 = encode(autoenc1, x);

% 创建第二个自编码器
autoenc2 = trainAutoencoder(feat1, hiddenSize2, ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'L2WeightRegularization', lambda, ...
    'SparsityRegularization', sparsityParam, ...
    'SparsityProportion', 0.1, ...
    'ScaleData', false);

% 提取第二层特征
feat2 = encode(autoenc2, feat1);

% 创建分类器
softnet = trainSoftmaxLayer(feat2, t, ...
    'MaxEpochs', 400, ...
    'L2WeightRegularization', lambda);

% 堆叠自编码器和分类器
stackednet = stack(autoenc1, autoenc2, softnet);

% 测试网络
y = stackednet(x);
plotconfusion(t,y);

在这个例子中，我们使用鱼类数据集训练堆叠降噪自编码器和softmax分类器。首先，我们对数据进行预处理，然后创建第一个自编码器，提取第一层特征。然后，我们使用这些特征训练第二个自编码器，再次提取特征。最后，我们训练softmax分类器来识别鱼类。最后，我们使用`stack`函数将自编码器和分类器堆叠起来，形成一个完整的神经网络。