最先提出深度学习算法hinton的自动编码器matlab代码

% Version 1.000
%
% Code provided by Ruslan Salakhutdinov and Geoff Hinton
%
% Permission is granted for anyone to copy use modify or distribute this
% program and accompanying programs and documents for any purpose provided
% this copyright notice is retained and prominently displayed along with
% a note saying that the original programs are available from our
% web page.
% The programs and documents are distributed without any warranty express or
% implied.  As the programs were written for research purposes only they have
% not been tested to the degree that would be advisable in any important
% application.  All use of these programs is entirely at the user‘s own risk.

% This program fine-tunes an autoencoder with backpropagation.
% Weights of the autoencoder are going to be saved in mnist_weights.mat
% and trainig and test reconstruction errors in mnist_error.mat
% You can also set maxepoch default value is 200 as in our paper.  

maxepoch=200;
fprintf（1‘
Fine-tuning deep autoencoder by minimizing cross entropy error. 
‘）;
fprintf（1‘60 batches of 1000 cases each. 
‘）;

load mnistvh
load mnisthp
load mnisthp2
load mnistpo 

makebatches;
[numcases numdims numbatches]=size（batchdata）;
N=numcases; 

%%%% PREINITIALIZE WEIGHTS OF THE AUTOENCODER %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
w1=[vishid; hidrecbiases];
w2=[hidpen; penrecbiases];
w3=[hidpen2; penrecbiases2];
w4=[hidtop; toprecbiases];
w5=[hidtop‘; topgenbiases]; 
w6=[hidpen2‘; hidgenbiases2]; 
w7=[hidpen‘; hidgenbiases]; 
w8=[vishid‘; visbiases];

%%%%%%%%%% END OF PREINITIALIZATIO OF WEIGHTS  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

l1=size（w11）-1;
l2=size（w21）-1;
l3=size（w31）-1;
l4=size（w41）-1;
l5=size（w51）-1;
l6=size（w61）-1;
l7=size（w71）-1;
l8=size（w81）-1;
l9=l1; 
test_err=[];
train_err=[];


for epoch = 1:maxepoch

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% COMPUTE TRAINING RECONSTRUCTION ERROR %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
err=0; 
[numcases numdims numbatches]=size（batchdata）;
N=numcases;
 for batch = 1:numbatches
  data = [batchdata（::batch）];
  data = [data ones（N1）];
  w1probs = 1./（1 + exp（-data*w1））; w1probs = [w1probs  ones（N1）];
  w2probs = 1./（1 + exp（-w1probs*w2））; w2probs = [w2probs ones（N1）];
  w3probs = 1./（1 + exp（-w2probs*w3））; w3probs = [w3probs  ones（N1）];
  w4probs = w3probs*w4; w4probs = [w4probs  ones（N1）];
  w5probs = 1./（1 + exp（-w4probs*w5））; w5probs = [w5probs  ones（N1）];
  w6probs = 1./（1 + exp（-w5probs*w6））; w6probs = [w6probs  ones（N1）];
  w7probs = 1./（1 + exp（-w6probs*w7））; w7probs = [w7probs  ones（N1）];
  dataout = 1./（1 + exp（-w7probs*w8））;
  err= err +  1/N*sum（sum（ （data（:1:end-1）-dataout）.^2 ））; 
  end
 train_err（epoch）=err/numbatches;

%%%%%%%%%%%%%% END OF COMPUTING TRAINING RECONSTRUCTION ERROR %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%% DISPLAY FIGURE TOP ROW REAL DATA BOTTOM ROW RECONSTRUCTIONS %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
fprintf（1‘Displaying in figure 1: Top row - real data Bottom row -- reconstructions 
‘）;
output=[];
 for i

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2016-05-06 14:45  code
     文件        5594  2006-05-21 11:34  codeackprop.m
     文件        5474  2006-06-20 09:49  codeackpropclassify.m
     目录           0  2016-05-06 14:45  codeackup ZIP
     文件       51200  2016-04-15 10:41  codeackup ZIPAutoencoder_Code.tar
     文件        8995  2016-04-15 10:41  codeackup ZIPminimize.m
     文件     1648877  2016-04-15 10:40  codeackup ZIP 10k-images-idx3-ubyte.gz
     文件        4542  2016-04-15 10:40  codeackup ZIP 10k-labels-idx1-ubyte.gz
     文件     9912422  2016-04-15 10:39  codeackup ZIP rain-images-idx3-ubyte.gz
     文件       28881  2016-04-15 10:39  codeackup ZIP rain-labels-idx1-ubyte.gz
     文件        1853  2006-06-20 09:49  codeCG_CLASSIFY.m
     文件        1136  2006-06-20 09:49  codeCG_CLASSIFY_INIT.m
     文件        2727  2006-06-20 09:49  codeCG_MNIST.m
     文件        3011  2006-06-20 09:49  codeconverter.m
     文件        4169  2006-06-20 09:49  codemakebatches.m
     文件        8995  2016-04-15 10:41  codeminimize.m
     文件        1902  2006-06-20 09:49  codemnistclassify.m
     文件        2199  2006-06-20 09:49  codemnistdeepauto.m
     文件        1084  2006-06-20 09:49  codemnistdisp.m
     文件        3914  2006-06-20 09:49  code
bm.m
     文件        3964  2006-06-20 09:49  code
bmhidlinear.m
     文件        2934  2006-07-13 23:40  codeREADME.txt
     文件     7840016  1998-01-26 23:07  code 10k-images.idx3-ubyte
     文件       10008  1998-01-26 23:07  code 10k-labels.idx1-ubyte
     文件    47040016  1996-11-18 23:36  code rain-images.idx3-ubyte
     文件       60008  1996-11-18 23:36  code rain-labels.idx1-ubyte