SSA-BP 神经网络的 matlab 代码

SSA-BP (Structured Sparsity Autoencoder with Backpropagation) 是一种结合了结构化稀疏性和自编码器的学习模型，用于神经网络训练。在 MATLAB 中编写这样的代码需要一些深度学习工具箱的支持，例如 Deep Learning Toolbox 或者其他第三方库。

下面是一个简化的示例，假设你已经安装了所需的库，这个例子展示了如何创建一个简单的 SSA-BP 网络并训练它：

% 导入所需库
if ~exist('dlworkshop', 'file')
    addpath('toolbox_path'); % 替换为你的Deep Learning Toolbox路径
end

% 初始化网络结构
inputSize = 784; % 输入图片的大小，例如MNIST数据集
encodingDim = 200; % 编码维度
hiddenUnits = [50 10]; % 使用两个隐藏层
layers = [
    imageInputLayer(inputSize)
    sparsityConstraintLayer(encodingDim, 'SparsityLevel', 0.9) % 结构稀疏约束层
    fullyConnectedLayer(hiddenUnits(1))
    reluLayer()
    fullyConnectedLayer(hiddenUnits(2))
    reluLayer()
    sparseAutoencoderLayer(encodingDim)
    regressionLayer()
];

% 创建网络
net = trainNetwork(trainData, layers);

% 训练过程
options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器
    'MaxEpochs', 50, ... % 设置最大迭代次数
    'MiniBatchSize', 128,
    'Shuffle', 'every-epoch',
    'Plots', 'training-progress'
);

[net, trnLoss] = train(net, trainData, options);

注意这只是一个基础示例，实际代码可能需要调整学习率、正则化参数以及可能的预处理步骤。同时，`trainData` 应该是你准备的数据集，可能是 MNIST 图片或其他适当格式。