matlab 降噪自编码器代码

当涉及到降噪自编码器的代码实现时，MATLAB提供了一些工具和函数来帮助我们完成这个任务。下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现降噪自编码器：

% 加载数据集
load('data.mat'); % 假设数据集保存在data.mat文件中

% 设置参数
inputSize = size(data, 1); % 输入层大小
hiddenSize = 100; % 隐藏层大小
lambda = 0.0001; % 正则化参数
sparsityParam = 0.01; % 稀疏性参数
beta = 3; % 稀疏性惩罚项权重
maxIter = 400; % 最大迭代次数

% 初始化权重
theta = initializeParameters(hiddenSize, inputSize);

% 使用L-BFGS算法进行优化
options = optimset('MaxIter', maxIter);
[optTheta, cost] = fminlbfgs(@(t) sparseAutoencoderCost(t, inputSize, hiddenSize, lambda, sparsityParam, beta, data), theta, options);

% 获取编码器和解码器的权重
W1 = reshape(optTheta(1:hiddenSize*inputSize), hiddenSize, inputSize);
W2 = reshape(optTheta(hiddenSize*inputSize+1:end), inputSize, hiddenSize);

% 使用训练好的自编码器进行降噪
noisyData = addNoise(data); % 添加噪声到数据集
decodedData = decode(encode(noisyData, W1), W2); % 解码降噪后的数据

% 显示原始数据和降噪后的数据
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(data);
title('原始数据');
subplot(1, 2, 2);
imshow(decodedData);
title('降噪后的数据');

% 辅助函数

% 初始化权重函数
function theta = initializeParameters(hiddenSize, inputSize)
    r = sqrt(6) / sqrt(hiddenSize + inputSize + 1);
    rand('seed', 0);
    W1 = rand(hiddenSize, inputSize) * 2 * r - r;
    W2 = rand(inputSize, hiddenSize) * 2 * r - r;
    theta = [W1(:); W2(:)];
end

% 添加噪声函数
function noisyData = addNoise(data)
    noiseLevel = 0.1; % 噪声水平
    noisyData = data + noiseLevel * randn(size(data));
end

% 编码函数
function encodedData = encode(data, W1)
    encodedData = sigmoid(W1 * data);
end

% 解码函数
function decodedData = decode(encodedData, W2)
    decodedData = sigmoid(W2 * encodedData);
end

% sigmoid函数
function y = sigmoid(x)
    y = 1 ./ (1 + exp(-x));
end

% 自编码器代价函数
function [cost, grad] = sparseAutoencoderCost(theta, inputSize, hiddenSize, lambda, sparsityParam, beta, data)
    W1 = reshape(theta(1:hiddenSize*inputSize), hiddenSize, inputSize);
    W2 = reshape(theta(hiddenSize*inputSize+1:end), inputSize, hiddenSize);

    m = size(data, 2);
    rho = sparsityParam;
    
    % 前向传播
    a1 = data;
    z2 = W1 * a1;
    a2 = sigmoid(z2);
    z3 = W2 * a2;
    a3 = sigmoid(z3);
    
    % 计算代价
    diff = a3 - data;
    squaredErrorTerm = 0.5 * sum(sum(diff .^ 2)) / m;
    weightDecayTerm = 0.5 * lambda * (sum(sum(W1 .^ 2)) + sum(sum(W2 .^ 2)));
    rhoHat = mean(a2, 2);
    klDivergenceTerm = beta * sum(rho .* log(rho ./ rhoHat) + (1 - rho) .* log((1 - rho) ./ (1 - rhoHat)));
    cost = squaredErrorTerm + weightDecayTerm + klDivergenceTerm;
    
    % 反向传播
    delta3 = diff .* sigmoidGradient(z3);
    delta2 = (W2' * delta3 + beta * (-rho ./ rhoHat + (1 - rho) ./ (1 - rhoHat))) .* sigmoidGradient(z2);
    
    % 计算梯度
    W1grad = delta2 * a1' / m + lambda * W1;
    W2grad = delta3 * a2' / m + lambda * W2;
    
    grad = [W1grad(:) ; W2grad(:)];
end

% sigmoid函数的导数
function g = sigmoidGradient(z)
    g = sigmoid(z) .* (1 - sigmoid(z));
end

这段代码实现了一个简单的降噪自编码器，包括初始化权重、添加噪声、编码、解码、代价函数等功能。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。