使用 sklearn 进行 RBM 神经网络预测

Question

我正在尝试在 sklearn 中使用 RBM 神经网络，但我找不到预测函数，我知道你可以如何训练它（我认为）但我似乎无法弄清楚如何实际预测价值。

http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/neural_networks/plot_rbm_logistic_classification.html#example-neural-networks-plot-rbm-logistic-classification-py

我正在做一项课堂作业。这是作业：

然后，您将使用随机爬山算法为神经网络找到合适的权重。

SKLearn 可以做到这一点吗？是否有更好的推荐工具可以为 NN 选择不同的权重？ （目标是试验大约 3 种不同的搜索优化技术，并了解它们，不一定要编写它们，在这种情况下也不必编写 NN）。

Answer 1

RBM 不执行预测任务。它们是生成模型。您可以使用 transform 方法来获得输入的隐藏状态转换，或者您的 gan 使用 gibbs 方法从网络中采样。

然后，您将使用随机爬山算法为神经网络找到合适的权重。

不，这在 scikit-learn 中不可用。

听起来您的任务可能是让您从头开始解决一个更简单的问题，而不是使用另一个库，因为爬山通常不用于训练神经网络。他们可能不希望你为 RBM 神经网络爬山。

您可能应该咨询您的教授，以获得更多关于您真正应该做什么的指导。