矢量化编程就是用矢量运算取代所有的显式for循环。

上一节所用的是512*512*10的数据集很小，我们取的patch很小（8*8），学来的特征很少（25），而我又注释掉了梯度校验（偷懒），所以程序用了1分钟就跑完了（i5处理器）。

但实际上我们遇到的问题规模比这个打太多了，稍微大一点的数据集比如说MNIST，这个数据库是另外一个更大的手写体数据库NIST的子集，包含60000个训练例子和10000测试样本，所有的图片都经过了尺寸标准化和中心化，图片的大小固定(28*28)。

输入

images= loadMNISTImages('train-images-idx3-ubyte');
display_network(images(:,1:100));

瞧瞧MNIST前100个图片。

图1

图片变了，相应可见层和隐藏层的节点都要变，这里修改一下参数：

visibleSize= 28*28;
hiddenSize= 196;
sparsityParam= 0.1;
lambda= 3e-3;
beta= 3;
images= loadMNISTImages('train-images.idx3-ubyte');
patches=images(:,1:10000);

由于上一节我的代码已经是矢量化之后的代码了，这里就直接拿来用就行了，Andrew说：“Ourimplementation takes around 15-20 minutes on a fast machine.”感受了一下，确实差不多，如果没有矢量化，估计一上午都难以出结果。

运行后直接等就行了10多分钟就出炉了，键盘有点微烫

图2

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