基于pytorch的堆叠自编码神经网络搭建、训练和测试

这篇文章介绍了基于pytorch实现的堆叠自编码神经网络的构造、训练和测试，同时展示了训练与测试数据（含有.mat文件）、AE_ModelConstruction.py、AE_Train.py和AE_Test.py，以及磨煤机堵煤故障数据ae_ver_temp。数据集包含14个变量，例如风粉混合物温度等。本文也呈现了神经网络的层数和每层神经元个数，并且提供了如何构造神经网络进行方便调试的方法。autoencoder类在初始化时具有三个参数，分别为网络输入值、SAE编码过程的层数和是否添加BN层。适当增加标题长度来帮助用户更好地理解。