MATLAB 文件指引（MATLAB Modules）

注：本文是旧版的作业文件，新版见初学者代码压缩包，但这里旧版的代码仍然可以用来学习。

checkNumericalGradient.m - 检查 computeNumericalGradient 的计算结果是否正确

computeNumericalGradient.m - 计算函数的数值梯度（待实现）

display_network.m - 可视化自动编码器的图像或滤波器的结果

initializeParameters.m - 随机初始化稀疏自动编码器的权重值

sampleIMAGES.m - 从图像矩阵中采样大小为 $8 \times 8$ 的小图（待实现）

sparseAutoencoderCost.m - 计算稀疏自动编码器中代价函数的函数值（即代价）和梯度

train.m - 用来训练和测试稀疏自动编码器的框架

loadMNISTImages.m - 返回包含原始 MNIST 图像的矩阵

loadMNISTLabels.m - 返回包含原始 MNIST 图像标签的矩阵

display_network.m - 可视化自动编码器的图像或滤波器的结果

pca_gen.m - 白化练习框架

sampleIMAGESRAW.m - 返回一个 $8 \times 8$ 的的原始（未经白化过的）小图像

checkNumericalGradient.m - 检查 computeNumericalGradient 的计算结果是否正确

display_network.m - 可视化自动编码器的图像或滤波器的结果

loadMNISTImages.m - 返回包含原始 MNIST 图像的矩阵

loadMNISTLabels.m - 返回包含原始 MNIST 图像标签的矩阵

softmaxCost.m - 计算 Softmax 目标函数的代价和梯度

softmaxTrain.m - 给定参数下训练一个 Softmax 模型

train.m - 本练习的训练框架