Autoencoder

Unüberwachtes Lernen von Merkmalen unter Verwendung neuronaler Netze mit Autoencoder

Wenn Sie über unmarkierte Daten verfügen, führen Sie unüberwachtes Lernen mit neuronalen Autoencoder-Netzen zur Merkmalsextraktion durch.

Klassen

Autoencoder Autoencoder class

`trainAutoencoder`	Train an autoencoder
`trainSoftmaxLayer`	Train a softmax layer for classification

`decode`	Decode encoded data
`encode`	Encode input data
`generateFunction`	Generate a MATLAB function to run the autoencoder
`generateSimulink`	Generate a Simulink model for the autoencoder
`network`	Convert `Autoencoder` object into `network` object
`plotWeights`	Plot a visualization of the weights for the encoder of an autoencoder
`predict`	Reconstruct the inputs using trained autoencoder
`stack`	Stack encoders from several autoencoders together
`view`	View autoencoder

Train Stacked Autoencoders for Image Classification
This example shows how to train stacked autoencoders to classify images of digits.