变分自编码器matlab代码

变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种深度学习模型，它结合了自编码器（Autoencoder）和生成式模型的概念，用于学习数据潜在分布。在MATLAB中，你可以使用Deep Learning Toolbox来实现VAE。以下是一个简单的步骤概述和代码示例：

1. 安装必要的工具箱：
确保已经安装了Deep Learning Toolbox和Neural Network Toolbox。

2. 导入所需库：

% 导入库
addpath(genpath('toolbox_path')); % 如果你的工具箱不在默认路径下
import deepLearning.*

3. 定义网络结构：

inputSize = ...; % 输入数据维度
latentDim = ...; % 隐变量维度
encoder = fullyConnectedLayer(inputSize, [hiddenUnits encoderLatentDim]);
decoder = fullyConnectedLayer(latentDim, [decoderLatentDim hiddenUnits inputSize], 'OutputSizeMode', 'same');

`hiddenUnits`是隐藏层神经元的数量，可以根据需要调整。

4. 定义变分层：

muLayer = fullyConnectedLayer(latentDim, 'Name', 'mu');
sigmaLayer = fullyConnectedLayer(latentDim, 'Name', 'sigma', 'ActivationFunction', 'softplus'); % 使用softplus激活函数对方差进行正定约束

5. 创建VAE模型：

vae = sequenceAutoencoder([encoder decoder], 'EncoderLayerNames', {'mu', 'sigma'}, 'DecoderLayerNames', {'decoder'}, 'ObservationInputType', 'sequence');

6. 编译和训练模型：

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', maxEpochs, ...
    'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...
    'Plots', 'training-progress', ...
    'ValidationData', validationData, ...
    'ValidationFrequency', validationFrequency);
[trainedModel, ~] = trainNetwork(trainData, vae, options);

这里的参数如`maxEpochs`、`miniBatchSize`、`validationData`等需要根据具体数据集调整。

7. 使用模型进行编码和解码：

encodedSamples = encode(trainedModel, testData);
reconstructedData = decode(trainedModel, encodedSamples);