自动编码线性解码器主要是考虑到稀疏自动编码器最后一层输出如果用sigmoid函数，由于稀疏自动编码器学习是的输出等于输入，simoid函数的值域在[0,1]之间，这就要求输入也必须在[0,1]之间，这是对输入特征的隐藏限制，为了解除这一限制，我们可以使最后一层用线性函数及a z-Automatic linear encoder decoder mainly on account of sparse autocoder last laye

多种深度学习框架，主要包括堆栈稀疏自动编码器，深信度网络，卷积神经网络等。对于灰度图像和高维图像，展现非常强大的学习性能。-A variety of deep learning fr a mework, including automatic stack sparse encoder, is convinced of the network, convolution neural networks. For grayscale imag

本资源是3层的自编码器加上稀疏正则项约束的matlab代码。隐层激活函数选sigmoid函数，输出层选线性函数，程序中以一个标准数据集sonar为例，使用该方法可以做无监督表征学习，数据压缩，多任务学习等(This resource is a 3-layer self-encoder plus matlab code for sparse regular term constraints. The hidden layer activa