堆叠式自动降噪编码器 python 代码

堆叠式自动降噪编码器（Stacked Autoencoder）是一种用于无监督学习的神经网络模型，用于特征提取和降噪处理。下面是使用python实现的堆叠式自动降噪编码器的代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义堆叠式自动降噪编码器类
class StackedAutoencoder:
    def __init__(self, num_layers, hidden_units):
        self.num_layers = num_layers
        self.hidden_units = hidden_units

    def build_model(self, input_dim):
        self.model = tf.keras.models.Sequential()

        # 添加隐藏层和输出层
        for i in range(self.num_layers):
            if i == 0:
                # 第一层的输入维度为输入数据的维度
                self.model.add(tf.keras.layers.Dense(self.hidden_units[i], input_dim=input_dim, activation='relu'))
            else:
                # 后续层的输入维度为上一层的输出维度
                self.model.add(tf.keras.layers.Dense(self.hidden_units[i], activation='relu'))

        # 最后一层的输出维度为输入数据的维度
        self.model.add(tf.keras.layers.Dense(input_dim, activation='sigmoid'))

        # 编译模型
        self.model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

    def train(self, input_data, epochs=10, batch_size=32):
        self.model.fit(input_data, input_data, epochs=epochs, batch_size=batch_size)

    def denoise(self, input_data):
        denoised_data = self.model.predict(input_data)
        return denoised_data

# 示例用法
input_data = np.random.rand(1000, 100)  # 假设有1000个样本，每个样本的维度为100
autoencoder = StackedAutoencoder(3, [50, 30, 20])  # 设置3层自动降噪编码器，隐藏单元分别为50, 30和20个
autoencoder.build_model(input_data.shape[1])  # 根据输入数据的维度构建模型
autoencoder.train(input_data, epochs=100, batch_size=32)  # 训练模型
denoised_data = autoencoder.denoise(input_data)  # 对输入数据进行降噪处理

以上的代码定义了一个`StackedAutoencoder`类，可以根据指定的层数和隐藏单元个数构建模型，并进行训练和降噪处理。使用时，先创建一个`StackedAutoencoder`对象，然后调用`build_model`方法构建模型，再调用`train`方法进行训练，最后调用`denoise`方法对输入数据进行降噪处理。示例中使用随机生成的输入数据进行了演示。请根据实际需求进行相应的参数设置和数据输入。