玻尔兹曼机器的类型

玻尔兹曼机器是一种基于概率的生成式神经网络，它拥有多种不同的类型，以下将逐一介绍。

1. 直接采样型玻尔兹曼机（Gibbs采样型）

直接采样型玻尔兹曼机（also known as Gibbs采样型）是最简单也是最常见的一种类型，它的训练过程是通过对训练数据进行反复采样然后更新模型参数至达到最小误差为止。

示例代码

from rbm import RBM

rbm = RBM(num_visible=6, num_hidden=2)
training_data = [[1,1,1,0,0,0], [1,0,1,0,0,0], [1,1,1,0,0,0], [0,0,1,1,1,0], [0,0,1,0,1,0], [0,0,1,1,1,0]]
rbm.train(training_data, max_epochs=5000)
print("Weights:")
print(rbm.weights)
print("Visible Biases:")
print(rbm.visible_bias)
print("Hidden Biases:")
print(rbm.hidden_bias)

2. 受限玻尔兹曼机（RBM）

受限玻尔兹曼机是一种玻尔兹曼机变体，它的特点在于模型的可见层和隐藏层是完全分离的，它常常用于特征提取或对数据进行降噪。

示例代码

from rbm import RBM

rbm = RBM(num_visible=6, num_hidden=2)
training_data = [[1,1,1,0,0,0], [1,0,1,0,0,0], [1,1,1,0,0,0], [0,0,1,1,1,0], [0,0,1,0,1,0], [0,0,1,1,1,0]]
rbm.train(training_data, max_epochs=5000)
print("Weights:")
print(rbm.weights)
print("Visible Biases:")
print(rbm.visible_bias)
print("Hidden Biases:")
print(rbm.hidden_bias)

3. 深度玻尔兹曼机（DBN）

深度玻尔兹曼机是一种由多个受限玻尔兹曼机层叠而成的神经网络，它可以通过堆叠多个受限玻尔兹曼机来构建一个多层的神经网络，也常常用于特征提取、分类和降噪。

示例代码

from dbn import DBN

dbn = DBN([6, 3, 2])
training_data = [[1,1,1,0,0,0], [1,0,1,0,0,0], [1,1,1,0,0,0], [0,0,1,1,1,0], [0,0,1,0,1,0], [0,0,1,1,1,0]]

# pre-train layers
dbn.pretrain(training_data)

# fine-tune network
dbn.finetune(training_data)

# test network
print(dbn.predict([1,1,0,0,0,0])) # should be [1, 1]

以上三种类型的玻尔兹曼机各有特点和适用场景，程序员可以根据自己的需求选择使用。