encode

Закодируйте входные данные

Синтаксис

Z = encode(autoenc,Xnew)

Описание

Z = encode(autoenc,Xnew) возвращает закодированные данные, Z, для входных данных Xnew, с помощью автоэнкодера, autoenc.

Входные параметры

развернуть все

`autoenc` — Обученный автоэнкодер
`Autoencoder` объект

Обученный автоэнкодер, возвращенный как объект Autoencoder класс.

`Xnew` — Входные данные
матрица | массив ячеек данных изображения | массив одних данных изображения

Входные данные, заданные как матрица выборок, массив ячеек данных изображения или массив одних данных изображения.

Если автоэнкодер autoenc был обучен на матрице, где каждый столбец представляет одну выборку, затем Xnew должна быть матрица, где каждый столбец представляет одну выборку.

Если автоэнкодер autoenc был обучен на массиве ячеек изображений, затем Xnew должен или быть массив ячеек данных изображения или массив одних данных изображения.

Типы данных: single | double | cell

Выходные аргументы

развернуть все

`Z` — Данные закодированы `autoenc`
матрица

Данные закодированы autoenc, заданный как матрица. Каждый столбец Z представляет закодированную выборку (наблюдение).

Типы данных: single | double

Примеры

развернуть все

Закодируйте декодируемые данные для новых изображений

Открыть скрипт

Загрузите выборочные данные.

X = digitTrainCellArrayData;

X 1 5000 массив ячеек, где каждая ячейка содержит 28 28 матрица, представляющая синтетическое изображение рукописной цифры.

Обучите автоэнкодер со скрытым размером 50 использований обучающих данных.

autoenc = trainAutoencoder(X,50);

Закодируйте декодируемые данные для новых данных изображения.

Xnew = digitTestCellArrayData;
Z = encode(autoenc,Xnew);

Xnew 1 5000 массив ячеек. Z 50 5000 матрица, где каждый столбец представляет данные изображения одной рукописной цифры в новых данных Xnew.

Алгоритмы

Если вход к автоэнкодеру является вектором $x \in ℝ^{D_{x}}$ , затем энкодер сопоставляет векторный x с другим вектором $z \in ℝ^{D^{(1)}}$ можно следующим образом:

$z = h^{^{(1)}} (W^{(1)} x + b^{(1)}),$

где верхний индекс (1) указывает на первый слой. $h^{(1)} : ℝ^{D^{(1)}} \to ℝ^{D^{(1)}}$ передаточная функция для энкодера, $W^{(1)} \in ℝ^{D^{(1)} \times D_{^{x}}}$ матрица веса, и $b^{(1)} \in ℝ^{D^{(1)}}$ вектор смещения.

Смотрите также

decode | stack | trainAutoencoder

Документация

encode

Синтаксис

Описание

Входные параметры

`autoenc` — Обученный автоэнкодер
`Autoencoder` объект

`Xnew` — Входные данные
матрица | массив ячеек данных изображения | массив одних данных изображения

Выходные аргументы

`Z` — Данные закодированы `autoenc`
матрица

Примеры

Закодируйте декодируемые данные для новых изображений

Алгоритмы

Смотрите также

Введенный в R2015b

Документация Deep Learning Toolbox

Поддержка

Документация

encode

Синтаксис

Описание

Входные параметры

autoenc — Обученный автоэнкодер Autoencoder объект

Xnew — Входные данные матрица | массив ячеек данных изображения | массив одних данных изображения

Выходные аргументы

Z — Данные закодированы autoenc матрица

Примеры

Закодируйте декодируемые данные для новых изображений

Алгоритмы

Смотрите также

Введенный в R2015b

Документация Deep Learning Toolbox

Поддержка

`autoenc` — Обученный автоэнкодер
`Autoencoder` объект

`Xnew` — Входные данные
матрица | массив ячеек данных изображения | массив одних данных изображения

`Z` — Данные закодированы `autoenc`
матрица