在线培训sklearn.neural_network.BernoulliRBM？

Question

我想知道我们是否可以使用fit（）方法sklearn.neural_network.BernoulliRBM来进行在线培训。

据我所知，RBM将微型游戏作为输入，但我没有加载所有训练数据：

我想知道是否可以做这样的事情：

// X_train，Y_train大型ndarrays，包含25000行和50000列，并不一定稀疏：它们尚未加载。它们一次只能访问一个小批量（我的定义中的小批量是一个包含100行和50000列的矩阵））

batchSize=100
nIterations=25000/100
idx1=0
idx2=batchSize
for i in range(nIterations):

    rbm = BernoulliRBM(batch_size=100,random_state=0, verbose=True)
    rbm.fit(X_train[idx1:idx2], learning_rate=0.1, n_components=2, n_iter=10,
    random_state=None, verbose=False)
    idx1=idx1+batchSize
    idx2=idx2+batchSize

//完成所有培训后：

idx1=0
idx2=batchSize
for i in range(nIterations):

rbm.transform(X_train[idx1:idx2])
idx1=idx1+batchSize
idx2=idx2+batchSize

我对数据科学和编程的一般知识并不是那么好。我已经坚持了几个星期，并且想知道我是否能解决它。

Answer 1

BernoulliRBM课程尚未提供增量学习的公共API。有一个开放的issue here。