降噪自编码器 matlab

降噪自编码器（Denoising Autoencoder）是一种无监督学习算法，用于降低输入数据中的噪声，并从中学习到有效的特征表示。在Matlab中，您可以使用深度学习框架（如Keras、TensorFlow）来实现降噪自编码器。

以下是一个使用Matlab的Deep Learning Toolbox中的Autoencoder对象实现降噪自编码器的示例代码：

% 创建降噪自编码器
autoenc = trainAutoencoder(inputData, noisyData, hiddenSize, 'L2WeightRegularization', 0.001);

% 重构输入数据
reconstructed = predict(autoenc, noisyData);

% 显示原始数据和重构数据
figure;
for i = 1:size(inputData,2)
    subplot(2,size(inputData,2),i);
    imshow(reshape(inputData(:,i), imageSize));
    title('Original');
    subplot(2,size(inputData,2),i+size(inputData,2));
    imshow(reshape(reconstructed(:,i), imageSize));
    title('Reconstructed');
end

在这个示例中，`inputData`是原始数据，`noisyData`是被添加了噪声的数据。`hiddenSize`是自编码器的隐藏层大小。`trainAutoencoder`函数用于训练自编码器，`predict`函数用于对输入数据进行重构。