deeplearing toolbox 中的 nntrain.m 有关 train_x, train_y的问题

[dlcsdn16]

sae.ae{i} = nntrain(sae.ae{i}, x, x, opts)；
网络搭建好后 开始训练第一个自编码。
调用下面这个函数进行训练，我有些弄不懂这个train_y 具体指什么，它的数据是load mnist_uint8， 输入数据train_x是这些手写的数字，那么train_y在这里具体指的是什么呢。
function [nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts, val_x, val_y)

还有一个问题就是有时候训练网络时采用的是有监督，有时候是无监督。
1.若是有监督则是带标签的，那么这个标签具体指什么。
2.若是无监督训练只是有这些训练数据吗，没有标签，那怎么进行优化参数呢
3.调参数是根据bp反向传播算法，计算残差时目标数据y 是怎么得到的（就拿一副图像来说）
4.还有就是这个标签和计算残差的目标数据y 有联系吗？


刚开始时接触 网络的各个环节还没搞懂，希望有高人指点