dbn的matlab代码

以下是一个简单的深度信念网络（DBN）的 MATLAB 代码示例：

% 定义 DBN 的参数
n_visible = 784;  % 可见层神经元数（MNIST 数据集的像素数）
n_hidden = 500;  % 隐藏层神经元数
n_labels = 10;  % 输出层标签数（MNIST 数据集中的数字数）

% 加载 MNIST 数据集
load mnist_uint8.mat
train_x = double(train_x) / 255;
test_x = double(test_x) / 255;
train_y = double(train_y);
test_y = double(test_y);

% 定义每一层的权重和偏置
weights = {
    0.1 * randn(n_visible, n_hidden),
    0.1 * randn(n_hidden, n_labels)
};
biases = {
    zeros(n_hidden, 1),
    zeros(n_labels, 1)
};

% 定义 DBN 的前向传播过程
function output = transform(x, weights, biases)
    hidden = sigmoid(bsxfun(@plus, x * weights{1}, biases{1}'));
    output = softmax(bsxfun(@plus, hidden * weights{2}, biases{2}'));
end

% 定义 DBN 的损失函数
x = train_x;
y = full(sparse(1:size(train_y, 1), train_y + 1, 1));
cross_entropy = -mean(sum(y .* log(transform(x, weights, biases)), 2));

% 定义优化器和训练操作
options.Method = 'lbfgs';
options.maxIter = 400;
options.display = 'on';
[opt_params, opt_value] = minFunc(@(params) dbn_cost(params, x, y, n_visible, n_hidden, n_labels), [weights{1}(:); weights{2}(:); biases{1}(:); biases{2}(:)], options);
weights{1} = reshape(opt_params(1:n_visible*n_hidden), n_visible, n_hidden);
weights{2} = reshape(opt_params(n_visible*n_hidden+1:n_visible*n_hidden+n_hidden*n_labels), n_hidden, n_labels);
biases{1} = reshape(opt_params(n_visible*n_hidden+n_hidden*n_labels+1:n_visible*n_hidden+n_hidden*n_labels+n_hidden), n_hidden, 1);
biases{2} = reshape(opt_params(n_visible*n_hidden+n_hidden*n_labels+n_hidden+1:end), n_labels, 1);

% 在测试集上进行测试
x = test_x;
y = full(sparse(1:size(test_y, 1), test_y + 1, 1));
correct = bsxfun(@eq, argmax(transform(x, weights, biases)) - 1, test_y);
accuracy = mean(all(correct, 2));
fprintf('Test accuracy: %f\n', accuracy);

这段代码使用 MATLAB 实现了一个两层的 DBN，用于对 MNIST 数据集中的手写数字进行分类。其中，第一层为 sigmoid 激活的隐藏层，第二层为 softmax 激活的输出层。损失函数使用交叉熵，优化器使用 L-BFGS。在训练过程中，使用了 `minFunc` 函数来最小化损失函数。最终输出测试集上的准确率。需要注意的是，这里的 `argmax` 函数需要自己实现。