matlab中堆叠自编码SAE

堆叠自编码器（Stacked Autoencoder，SAE）是一种深度学习模型，可以用于特征提取和数据降维。在MATLAB中，可以使用Deep Learning Toolbox中的函数来实现堆叠自编码器。

以下是一个堆叠自编码器的示例代码：

% 加载数据
load digitTrain0.mat
xTrain = digitTrain0;

% 创建自编码器
hiddenSize1 = 100;
autoenc1 = trainAutoencoder(xTrain, hiddenSize1, 'MaxEpochs', 400);

% 提取第一层特征
feat1 = encode(autoenc1, xTrain);

% 创建第二层自编码器
hiddenSize2 = 50;
autoenc2 = trainAutoencoder(feat1, hiddenSize2, 'MaxEpochs', 400);

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

% 创建分类器
softnet = trainSoftmaxLayer(feat2, digitTrain0Labels, 'MaxEpochs', 400);

% 结合自编码器和分类器
deepnet = stack(autoenc1, autoenc2, softnet);

% 训练深度网络
deepnet = train(deepnet, xTrain, digitTrain0Labels);

% 测试网络
load digitTest0.mat
xTest = digitTest0;
y = deepnet(xTest);

在这个示例中，我们使用了两个自编码器和一个softmax分类器来创建一个深度网络。首先，我们加载数据并创建第一层自编码器，然后使用该自编码器提取特征。接下来，我们使用这些特征来创建第二层自编码器，并再次提取特征。最后，我们将两个自编码器和一个分类器组合成一个深度网络，并使用训练数据进行训练。在训练完成后，我们可以使用测试数据对网络进行测试。

需要注意的是，堆叠自编码器需要大量的计算资源和时间来训练。因此，在实际应用中，我们可能需要使用更高效的算法或者分布式计算来加速训练。