堆叠降噪自编码器 matlab

堆叠降噪自编码器（Stacked Denoising Autoencoder，SDAE）是一种用于特征学习和降维的神经网络模型。它是在自动编码器的基础上进行改进的，通过在输入层的输入数据中引入噪音来提高模型的鲁棒性和泛化能力[^2]。

以下是一个使用Matlab实现堆叠降噪自编码器的示例代码[^1]：

% 设置参数
inputSize = 784; % 输入层大小
hiddenSize = 100; % 隐藏层大小
sparsityParam = 0.01; % 稀疏性参数
lambda = 0.0001; % 正则化参数
beta = 3; % 稀疏性惩罚参数
numPatches = 10000; % 训练样本数量
patchSize = 8; % 图像块大小

% 加载训练数据
load('trainData.mat');

% 预处理数据
patches = sampleIMAGES(trainData, patchSize, numPatches);
patches = normalizeData(patches);

% 初始化模型参数
theta = initializeParameters(hiddenSize, inputSize);

% 使用L-BFGS算法进行优化
options.Method = 'lbfgs';
options.maxIter = 400;
options.display = 'on';

% 定义优化函数
[optTheta, cost] = minFunc(@(p) sparseAutoencoderCost(p, inputSize, hiddenSize, ...
    lambda, sparsityParam, beta, patches), theta, options);

% 可视化学习到的特征
W1 = reshape(optTheta(1:hiddenSize*inputSize), hiddenSize, inputSize);
displayNetwork(W1');

这段代码实现了一个基于堆叠降噪自编码器的特征学习过程。它首先加载训练数据，然后对数据进行预处理。接下来，初始化模型参数并使用L-BFGS算法进行优化，最后可视化学习到的特征。