Если вы не пометили данные, выполните безнадзорное изучение с нейронными сетями автоэнкодера для извлечения признаков.
Autoencoder | Класс автоэнкодера |
trainAutoencoder | Обучите автоэнкодер |
trainSoftmaxLayer | Обучите softmax слой классификации |
decode | Декодируйте закодированные данные |
encode | Закодируйте входные данные |
generateFunction | Сгенерируйте функцию MATLAB, чтобы запустить автоэнкодер |
generateSimulink | Сгенерируйте модель Simulink для автоэнкодера |
network | Преобразуйте Autoencoder объект в network объект |
plotWeights | Постройте визуализацию весов для энкодера автоэнкодера |
predict | Восстановите входные параметры с помощью обученного автоэнкодера |
stack | Сложите энкодеры от нескольких автоэнкодеров вместе |
view | Просмотрите автоэнкодер |
Обучите сложенные автоэнкодеры классификации изображений
В этом примере показано, как обучить сложенные автоэнкодеры классифицировать изображения цифр.