自编码器matlab代码
时间: 2023-05-14 15:00:21 浏览: 105
自编码器是一种能够从数据中学习表示的神经网络。MATLAB提供了不同的工具箱来实现自编码器,如Deep Learning Toolbox和Neural Network Toolbox。
在Deep Learning Toolbox中,可以使用trainAutoencoder函数来训练和测试自编码器。该函数提供了许多参数来自定义自编码器的结构和超参数,并支持不同类型的损失函数和优化器。
以下是一个简单的自编码器MATLAB代码示例:
1.加载MNIST数据集
[x_train, t_train, x_test, t_test] = digitTrain4DArrayData;
2.构建自编码器模型
autoencoder = trainAutoencoder(x_train, 50, 'MaxEpochs', 200, 'L2WeightRegularization', 0.004, 'SparsityRegularization', 4, 'SparsityProportion', 0.15);
3.测试自编码器模型
reconstructed_images = predict(autoencoder, x_test);
4.显示原始图像和重构图像
idx = randperm(size(x_test,4),20);
figure;
for i = 1:20
subplot(4,5,i);
imshow(squeeze(x_test(:,:,1,idx(i))), []);
title('Original');
end
figure;
for i = 1:20
subplot(4,5,i);
imshow(squeeze(reconstructed_images(:,:,1,idx(i))), []);
title('Reconstructed');
end
这段代码使用trainAutoencoder函数训练了一个50个隐藏单元的自编码器,使用L2WeightRegularization和SparsityRegularization来控制模型的复杂度,并使用SparsityProportion来控制稀疏性。predict函数用于生成重构图像,最后使用subplot和imshow函数在两个图像库中显示原始图像和重构图像。
这只是一个简单的自编码器实现,实际上可以使用更复杂的结构和更多的技术来提高模型的性能,如卷积自编码器、变分自编码器和对抗性自编码器等。