matlab使用堆叠自编码将三个特征进行融合实例

以下是一个使用堆叠自编码器将三个特征进行融合的 Matlab 代码示例：

假设我们有三个特征向量 x1, x2 和 x3，每个特征向量的长度都为 n。我们首先定义一个三层的堆叠自编码器，其中每一层都有相同的编码器和解码器结构。编码器和解码器都由一个全连接层和一个非线性激活函数组成，如下所示：

n = 100; % 特征向量长度
hiddenSize = 50; % 隐藏层大小
autoenc1 = trainAutoencoder(x1, hiddenSize);
autoenc2 = trainAutoencoder(x2, hiddenSize);
autoenc3 = trainAutoencoder(x3, hiddenSize);

接下来，我们将三个自编码器组合成一个深度自编码器，通过将它们连接成一个堆叠自编码器。我们使用 encode 函数并将三个特征向量输入到自编码器中，得到三个编码器的输出，然后将它们连接在一起，作为最终的特征向量。

feat1 = encode(autoenc1, x1);
feat2 = encode(autoenc2, x2);
feat3 = encode(autoenc3, x3);
feat = horzcat(feat1, feat2, feat3);

最终得到的 feat 向量长度为 3*hiddenSize，它将三个特征向量的信息融合在一起。你可以将 feat 向量用于下游任务，例如分类或回归。

希望这个示例对你有帮助！