MATLAB实现基于堆叠自编码器的手写数字识别系统

资 源 简 介

本项目完整实现了斯坦福深度学习教程中的堆叠自编码器代码，补全了原始缺失的自编码器训练模块，构建了多层特征提取结构，并完成了手写数字数据的预处理与加载，为MATLAB用户提供可运行的深度学习实践案例。

详 情 说 明

基于堆叠自编码器的手写数字识别系统实现与优化

项目介绍

本项目完整实现了斯坦福深度学习教程中关于堆叠自编码器的练习代码，构建了一个基于深度特征学习的手写数字识别系统。系统采用堆叠自编码器进行多层特征提取，并结合Softmax分类器完成分类任务，实现了从数据预处理到模型训练、测试评估的全流程功能。

功能特性

• 自编码器训练模块：补全了原始代码缺失的自编码器训练功能
• 多层堆叠结构：实现多层特征提取的堆叠自编码器架构
• 数据预处理：完成MNIST手写数字数据的加载和预处理
• 完整训练流程：构建分类器训练和测试评估的完整流程
• 可视化功能：提供损失曲线、重构误差、中间层特征的可视化
• 性能评估：输出识别准确率、混淆矩阵等性能指标

使用方法

1. 确保MNIST数据集（MAT格式）放置在指定目录
2. 配置网络结构和超参数（学习率、迭代次数等）
3. 运行主程序开始训练和测试
4. 查看生成的性能报告和可视化结果
5. 保存训练完成的模型参数供后续使用

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 深度学习工具箱
• 图像处理工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持MAT格式数据文件读取

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据加载与预处理模块、堆叠自编码器网络构建、分层预训练过程、整体微调优化、分类器训练实现、测试集性能评估、训练过程可视化生成以及模型参数保存等功能，构成了完整的数字识别系统工作流程。