Exercise:Vectorization 代码示例

Exercise:Vectorization 代码示例

练习参考Vectorization

 

需要在练习Sparse Autoencoder的基础上做。可将Sparse Autoencoder拷贝一份并重命名为Vectorization。下载教程提供的数据，解压缩后将train-images-idx3-ubyte、train-labels-idx1-ubyte、loadMNISTImages.m和loadMNISTLabels.m文件放在train.m文件同一级目录下。

 

修改train.m为：

visibleSize = 28*28;
hiddenSize = 196;
sparsityParam = 0.1; 
lambda = 3e-3;     
beta = 3;      

images = loadMNISTImages('train-images-idx3-ubyte');
labels = loadMNISTLabels('train-labels-idx1-ubyte');
 
display_network(images(:,1:100));
disp(labels(1:10));

patches=images(:,1:10000);

theta = initializeParameters(hiddenSize, visibleSize);

[cost, grad] = sparseAutoencoderCost(theta, visibleSize, hiddenSize, lambda, ...
                                      sparsityParam, beta, patches);

addpath minFunc/
options.Method = 'lbfgs';
options.maxIter = 400;
options.display = 'on';

[opttheta, cost] = minFunc( @(p) sparseAutoencoderCost(p, ...
                                   visibleSize, hiddenSize, ...
                                   lambda, sparsityParam, ...
                                   beta, patches), ...
                              theta, options);

W1 = reshape(opttheta(1:hiddenSize*visibleSize), hiddenSize, visibleSize);
display_network(W1', 12);

 

运行train.m，等待若干分钟，运算得到可视化结果如教程所示。