Hinton关于RBM的代码注解之（三）mnistclassify.m

%%%%%%%mnistclssify.m%%%%%%%%%%%%%%%%%

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maxepoch=50;    %最大迭代次数
numhid=500; numpen=500; numpen2=2000; %对应的1,2,3层隐含层单元的个数


fprintf(1,'Converting Raw files into Matlab format \n');
converter;                %将MNIST数据库转化为MATLAB的数据


fprintf(1,'Pretraining a deep autoencoder. \n');
fprintf(1,'The Science paper used 50 epochs. This uses %3i \n', maxepoch);


makebatches;              %分批，分批的好处是便于计算，减少计算量
%这是分批后的数据库bachdata, numcase：每个批次的数目  numdims:每个样本的维数  numbatches：批次的数目
[numcases numdims numbatches]=size(batchdata); 




fprintf(1,'Pretraining Layer 1 with RBM: %d-%d \n',numdims,numhid);
restart=1;
rbm;                     %开始预训练RBM，
hidrecbiases=hidbiases;  %保存隐含层的偏置
save mnistvhclassify vishid hidrecbiases visbiases;


fprintf(1,'\nPretraining Layer 2 with RBM: %d-%d \n',numhid,numpen);
batchdata=batchposhidprobs;  %把上一层的隐含层作为可见层，进行RBM预训练
numhid=numpen;                %该层隐含层的数目
restart=1;
rbm;
hidpen=vishid; penrecbiases=hidbiases; hidgenbiases=visbiases;  %复制，保存数据
save mnisthpclassify hidpen penrecbiases hidgenbiases;


fprintf(1,'\nPretraining Layer 3 with RBM: %d-%d \n',numpen,numpen2); %同上
batchdata=batchposhidprobs;
numhid=numpen2;
restart=1;
rbm;
hidpen2=vishid; penrecbiases2=hidbiases; hidgenbiases2=visbiases;
save mnisthp2classify hidpen2 penrecbiases2 hidgenbiases2;


backpropclassify;  %BP反向传播，进行微调

原文地址：http://blog.csdn.net/u014537068/article/details/44926571