基于堆叠自编码器的手写数字识别MATLAB实现项目

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练习，包含预训练和微调两个阶段。使用MNIST手写数字数据集进行训练和测试，支持自动数据加载路径检测和训练过程可视化。该MATLAB实现为深度学习爱好者提供了完整的自编码器学习参考。

详 情 说 明

基于堆叠自编码器的手写数字识别

项目介绍

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练习，采用MATLAB编程语言构建深度学习模型。项目通过无监督预训练和有监督微调两个关键阶段，实现了对MNIST手写数字数据集的自动特征学习和高精度分类。

该实现充分展示了深度学习中的特征层次提取能力，通过多层自编码器的堆叠结构，从原始像素数据中自动学习具有判别性的特征表示，最终在测试集上达到优秀的分类性能。

功能特性

• 完整算法实现：严格按照深度学习的标准流程，包含自编码器预训练和网络微调两个主要阶段
• 自动数据处理：智能检测MNIST数据集路径，自动加载和预处理图像数据
• 可视化分析：提供训练过程中的特征学习结果可视化，包括重构对比、权重可视化等
• 性能评估：输出全面的分类准确率和重构误差评估指标，生成混淆矩阵分析报告
• 参数可配置：支持网络结构参数（隐藏层节点数、学习率等）的灵活调整

使用方法

1. 数据准备：确保MNIST数据集位于项目指定路径，包含训练集（60000张图像）和测试集（10000张图像）

1. 参数设置：根据需求调整网络结构参数，包括隐藏层节点数量、学习率、训练迭代次数等

1. 模型训练：运行主程序开始训练过程，系统将自动完成预训练和微调两个阶段

1. 结果查看：训练完成后，程序将自动输出分类准确率、生成可视化结果和性能评估报告

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必要工具箱：深度学习工具箱、图像处理工具箱
• 内存建议：至少8GB RAM，推荐16GB以上以获得更好性能
• 存储空间：约500MB可用空间用于数据和模型存储

文件说明

主程序文件整合了项目的全部核心功能，包括数据加载与预处理模块、堆叠自编码器网络构建、无监督预训练过程实现、有监督微调优化、模型测试评估流程以及多种可视化结果生成功能。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的完整流水线，用户可通过调整初始参数配置来定制化训练过程。