dbnmatlab代码-deep_autoencoder:深度信念网络自动编码器

dbn matlab代码deep_autoencoder 深度信念网络自动编码器 这种深层信念的网络自动编码器基于Ruslan Salakhutdinov和Geoff Hinton（）以及相关的MATLAB代码（）的工作。 我已将其翻译为PyTorch，并合并了GPU计算以使其运行更快。 操作很简单。 使用多个受限的Boltzmann机器层初始化DBN对象，例如dbn = DBN（visible_units = 512，hidden_​​units = [256，128]）将初始化具有512个输入神经元和两个RBM层的DBN对象，其中一个具有256个输出神经元，其中一个具有128个输出神经元。 然后对网络进行预训练，例如dbn.pretrain（data，labels，num_epochs），其中data是火炬。大小的张量（num_samples x num_dimensions），labels是火炬.size的标签的张量（num_samples），以及num_epochs是整数，表示要预训练每个RBM层多少个时期。 接下来，对网络进行微调，例如dbn.fine_tuning（data