encode

클래스: Autoencoder

입력 데이터 인코딩

구문

Z = encode(autoenc,Xnew)

설명

Z = encode(autoenc,Xnew)는 오토인코더 autoenc를 사용하여 입력 데이터 Xnew에 대해 인코딩된 데이터 Z를 반환합니다.

입력 인수

autoenc — 훈련된 오토인코더

Autoencoder 객체

훈련된 오토인코더로, Autoencoder 클래스의 객체로 반환됩니다.

Xnew — 입력 데이터

행렬 | 영상 데이터로 구성된 셀형 배열 | 단일 영상 데이터로 구성된 배열

입력 데이터로, 샘플로 구성된 행렬, 영상 데이터로 구성된 셀형 배열 또는 단일 영상 데이터로 구성된 배열로 지정됩니다.

오토인코더 autoenc가 각 열이 하나의 샘플을 나타내는 행렬에 대해 훈련된 경우, Xnew는 각 열이 하나의 샘플을 나타내는 행렬이 되어야 합니다.

오토인코더 autoenc가 영상으로 구성된 셀형 배열에 대해 훈련된 경우, Xnew는 영상 데이터로 구성된 셀형 배열 또는 단일 영상 데이터로 구성된 배열이 되어야 합니다.

데이터형: single | double | cell

출력 인수

Z — autoenc로 인코딩된 데이터

행렬

autoenc로 인코딩된 데이터로, 행렬로 지정됩니다. Z의 각 열은 인코딩된 샘플(관측값)을 나타냅니다.

데이터형: single | double

예제

디코딩된 데이터를 새로운 영상을 위해 인코딩하기

샘플 데이터를 불러옵니다.

X = digitTrainCellArrayData;

X는 각 셀에 손으로 쓴 숫자를 표현한 합성 영상을 나타내는 28×28 행렬이 있는 1×5,000 셀형 배열입니다.

훈련 데이터를 사용하여 은닉 크기 50으로 오토인코더를 훈련시킵니다.

autoenc = trainAutoencoder(X,50);

디코딩된 데이터를 새로운 영상을 위해 인코딩합니다.

Xnew = digitTestCellArrayData;
Z = encode(autoenc,Xnew);

Xnew는 1×5,000 셀형 배열입니다. Z는 각 열이 새로운 데이터 Xnew에 있는 손으로 쓴 숫자 하나로 구성된 영상 데이터를 나타내는 50×5,000 행렬입니다.

알고리즘

오토인코더에 대한 입력값이 벡터 $$x\in {ℝ}^{D_x}$$이면, 인코더는 다음과 같이 벡터 x를 또 다른 벡터 $$z\in {ℝ}^{D^{\left(1\right)}}$$로 매핑합니다.

$$z=h^{{}^{\left(1\right)}}\left(W^{\left(1\right)}x+b^{\left(1\right)}\right),$$

여기서 위 첨자 (1)은 첫 번째 계층을 나타냅니다. $$h^{\left(1\right)}:{ℝ}^{D^{\left(1\right)}}\to {ℝ}^{D^{\left(1\right)}}$$은 인코더에 대한 전달 함수이고, $$W^{\left(1\right)}\in {ℝ}^{D^{\left(1\right)}\times D_{{}^x}}$$는 가중치 행렬이고, $$b^{\left(1\right)}\in {ℝ}^{D^{\left(1\right)}}$$은 편향 벡터입니다.

버전 내역

R2015b에 개발됨

참고 항목

trainAutoencoder | decode | stack