堆叠降噪自编码器matlab

堆叠降噪自编码器（Stacked Denoising Autoencoder）是一种无监督学习算法，可以用于特征提取和降维。在Matlab中，可以使用Deep Learning Toolbox中的函数来实现堆叠降噪自编码器。

下面是一个简单的Matlab代码示例，展示如何构建和训练一个堆叠降噪自编码器：

% 加载数据
load mnist_train_small;

% 设置自编码器的参数
hiddenSize1 = 100;
hiddenSize2 = 50;
sparsityParam = 0.05;
lambda = 0.0001;
beta = 3;
inputSize = 784;

% 创建第一个自编码器
autoenc1 = trainAutoencoder(x', hiddenSize1, ...
    'MaxEpochs', 400, ...
    'L2WeightRegularization', lambda, ...
    'SparsityRegularization', sparsityParam, ...
    'SparsityProportion', 0.1, ...
    'ScaleData', false, ...
    'UseGPU', true);

% 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', 200, ...
    'L2WeightRegularization', lambda, ...
    'SparsityRegularization', sparsityParam, ...
    'SparsityProportion', 0.1, ...
    'ScaleData', false, ...
    'UseGPU', true);

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

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

% 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);

这个例子中，我们使用MNIST数据集训练堆叠降噪自编码器和softmax分类器。首先，我们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分类器来识别图像。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。