深度置信网络matlab程序
时间: 2023-06-30 17:22:39 浏览: 50
以下是一个简单的深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)的 Matlab 程序示例:
```matlab
% 加载数据
load mnist_uint8;
% 转换数据类型
train_x = double(train_x) / 255;
test_x = double(test_x) / 255;
train_y = double(train_y);
test_y = double(test_y);
% 初始化 DBN 模型
dbn.sizes = [100 100 100];
opts.numepochs = 5;
opts.batchsize = 100;
opts.momentum = 0;
opts.alpha = 1;
% 训练 DBN 模型
dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);
dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);
% Fine-tuning DBN 模型
nn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);
nn.activation_function = 'sigm';
nn.learningRate = 1;
nn.momentum = 0;
opts.numepochs = 100;
opts.batchsize = 100;
% 训练 NN 模型
[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);
% 测试 NN 模型
[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);
% 显示结果
disp(er);
```
在这个示例中,我们首先加载 MNIST 数据集,然后将其转换为 Matlab 可以处理的格式。接下来,我们初始化一个 DBN 模型,使用 dbnsetup 函数将其设置为一个三层深度置信网络,每层 100 个神经元。然后我们使用 dbntrain 函数对模型进行预训练。最后,我们使用 dbnunfoldtonn 函数将预训练的模型展开为一个标准的神经网络,使用 nntrain 函数对其进行微调,并使用 nntest 函数对其进行测试。
需要注意的是,这只是一个简单的示例程序,实际上深度置信网络的训练和微调需要更加复杂的技术和算法。此外,Matlab 还提供了许多其他的神经网络工具箱和函数,可以方便地进行深度学习的研究和应用。