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稀疏自编码深度学习的Matlab实现

稀疏自编码

深度学习

Matlab

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稀疏自编码深度学习的Matlab实现，sparse Auto coding，Matlab code

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Deep Learning

MATLAB Code for Sparse Autoencoder

Andrew Ng, Jiquan Ngiam,

Chuan Yu Foo, Yifan Mai, Caroline Suen

Computer Science Department, Stanford University

Room 156, Gates Building, Stanford, CA 94305-9010

Email: ang@cs.stanford.edu Tel: (650)725-2593

November 26, 2013

Contents

train.m 3

sampleIMAGES.m 17

sparseAutoencoderCost.m 25

checkNumericalGradient.m 43

display-network.m 48

Reference 57

Lecturer: YiBin YU yuyibintony@163.com, WuYi University Deep Learning, MATLAB Code for Sparse Autoencoder 2/57

train.m I

%% CS294A/CS294W Programming Assignment Starter Code

% Instructions

% ------------

% This file contains code that helps you get started on

the

% programming assignment. You will need to complete the

code in sampleIMAGES.m,

% sparseAutoencoderCost.m and computeNumericalGradient.m.

% For the purpose of completing the assignment, you do

not need to

% change the code in this file.

Lecturer: YiBin YU yuyibintony@163.com, WuYi University Deep Learning, MATLAB Code for Sparse Autoencoder 3/57

train.m II

%%=================================================================

%% STEP 0: Here we provide the relevant parameters values

that will

% allow your sparse autoencoder to get good filters; you

do not need to

% change the parameters below.

visibleSize = 8*8; % number of input units

hiddenSize = 25; % number of hidden units

sparsityParam = 0.01; % desired average activation of

the hidden units.

% (This was denoted by the Greek alphabet

rho, which looks like a lower-case "p",

Lecturer: YiBin YU yuyibintony@163.com, WuYi University Deep Learning, MATLAB Code for Sparse Autoencoder 4/57

train.m III

% in the lecture notes).

lambda = 0.0001; % weight decay parameter

beta = 3; % weight of sparsity penalty term

%%===============================================================

%% STEP 1: Implement sampleIMAGES

% After implementing sampleIMAGES, the display_network

command should

% display a random sample of 200 patches from the dataset

patches = sampleIMAGES;

display_network(patches(:,randi(size(patches,2),204,1)),8);%randi(size(patches,2),204,1)

%•)˜‡204‘•þ§z˜‘Š•0~10000

Lecturer: YiBin YU yuyibintony@163.com, WuYi University Deep Learning, MATLAB Code for Sparse Autoencoder 5/57

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zh911113

2015-05-27

代码是正确的，不过运行的话还要自己改一下
wuliaoswz

2018-07-12

还可以的，可以用，就是速度比较慢。比较简单，建议下载！
zsz9009

2016-06-08

好东西，不错
charlin12

2014-08-19

资料再全一些就好了。。~~~~(>_<)~~~~
图图酱

2016-12-22

就是一个课程的作业，感觉有点下亏了= =

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AustinXavery

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