自编码器matlab实现
时间: 2023-11-26 12:03:48 浏览: 71
以下是MATLAB实现堆栈自编码器的步骤:
1.加载数据集并将其分为训练集和测试集。
2.创建自编码器模型。可以使用StackedAutoencoder函数创建堆栈自编码器模型。该函数需要指定每个自编码器的编码器和解码器的大小,以及每个自编码器的传递函数类型。
3.训练自编码器模型。可以使用trainAutoencoder函数训练自编码器模型。该函数需要指定训练数据,训练选项和自编码器模型。
4.使用训练好的自编码器模型进行编码和解码。可以使用encode和decode函数对数据进行编码和解码。
以下是一个MATLAB实现堆栈自编码器的示例代码:
```matlab
% 加载数据集
load('digittrain_dataset.mat');
xTrain = digittrain_dataset(:,1:6000);
xTest = digittrain_dataset(:,6001:10000);
% 创建自编码器模型
hiddenSize1 = 100;
autoenc1 = trainAutoencoder(xTrain, hiddenSize1, ...
'MaxEpochs',400, ...
'L2WeightRegularization',0.004, ...
'SparsityRegularization',4, ...
'SparsityProportion',0.15, ...
'ScaleData', false);
hiddenSize2 = 50;
autoenc2 = trainAutoencoder(activations(autoenc1, xTrain), hiddenSize2, ...
'MaxEpochs',100, ...
'L2WeightRegularization',0.002, ...
'SparsityRegularization',4, ...
'SparsityProportion',0.1, ...
'ScaleData', false);
hiddenSize3 = 25;
autoenc3 = trainAutoencoder(activations(autoenc2, activations(autoenc1, xTrain)), hiddenSize3, ...
'MaxEpochs',100, ...
'L2WeightRegularization',0.002, ...
'SparsityRegularization',4, ...
'SparsityProportion',0.1, ...
'ScaleData', false);
% 创建堆栈自编码器模型
stackednet = stack(autoenc1, autoenc2, autoenc3);
% 训练堆栈自编码器模型
stackednet = train(stackednet, xTrain);
% 使用堆栈自编码器模型进行编码和解码
xReconstructed = predict(stackednet, xTest);
```