matlab实现的SDAE深度学习程序

"提供的资源是基于MATLAB实现的深度自编码器（Stacked Denoising Autoencoder, SDAE）程序。程序包含了多个关键函数，用于图像数据预处理、特征提取、网络设置、训练以及评估等步骤。" SDAE（Stacked Denoising Autoencoder）是一种深度学习模型，主要用于特征学习和降维。在MATLAB实现中，SDAE程序通过一系列函数协同工作来完成其任务。以下是这些函数的主要功能和SDAE的工作流程： 1. **uniform_sampling.m** - 这个函数负责对输入图像进行预处理，包括采样操作。它可能会将图像分割成小块（patches），这些小块是后续特征学习的基础。 2. **multi_layers_extract_features.m** - 这是SDAE的主程序，负责多层特征的提取。它会设置多个自编码器层次，并通过逐层训练和堆叠来构建深度模型。 3. **saesetup.m** - 在这个函数中，SDAE的网络结构被设定。它生成两个前馈的BP（Backpropagation）网络，分别用于编码和解码过程，是SDAE的核心部分。 4. **seatrain.m** - 这个函数用于训练SAE网络的参数。它通过反向传播算法调整网络权重，以最小化输入数据与经过网络编码和解码后的输出之间的差异。 5. **nnsetup.m** - 生成一个基本的前馈BP网络，可以作为SDAE中单个自编码器的构造单元。 6. **nntrain.m** - 训练一个独立的神经网络，可能是在SDAE的每一层单独训练自编码器时使用。 7. **nnff.m** - 实现神经网络的前向传播过程，同时引入噪声，目的是在训练过程中增强网络的鲁棒性。 8. **nnbp.m** - 反向传播算法的具体实现，根据预测输出与实际输出的偏差计算权重更新。 9. **nnapplygrads.m** - 使用随机梯度下降算法更新网络的权重和偏置，这是优化网络性能的关键步骤。 10. **nneval.m** - 评估神经网络性能的函数，计算整体误差，帮助判断网络训练效果。 11. **Main.m** - 主程序，调用上述所有函数，按照预定义的流程读取图像、采样、训练和评估SDAE模型。 在MATLAB环境中，用户需要提供训练数据，如示例代码中的'im1.bmp'和'im2.bmp'，然后运行Main.m文件启动整个SDAE训练过程。通过训练，SDAE可以从原始图像数据中学习到有意义的低维表示，这些表示可以用于后续的分类、识别或降维任务。在实际应用中，用户可以根据需要调整参数，如patch size、网络层数、节点数量等，以适应不同的问题和数据集。