RBM神经网络使用sklearn进行预测

Question

我试图在sklearn中使用RBM神经网络，但我找不到预测功能，我看你如何训练它（我想）但我似乎无法想象如何实际预测价值。

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

我正在上课。这是作业：

然后，您将使用随机爬山算法为神经网络找到好的权重。

是否可以使用SKLearn执行此操作？是否有更好的推荐工具能够为NN选择不同的权重？ （目标是尝试大约3种不同的搜索优化技术，并了解它们，不一定要编写它们，也不要在这种情况下编写NN）。

Answer 1

RBM不做预测任务。它们是生成模型。您可以使用transform方法获取输入的隐藏状态转换，或者您的gan使用gibbs方法从网络中进行采样。

  

然后，您将使用随机爬山算法为神经网络找到好的权重。

不，这在scikit-learn中不可用。

听起来你的任务可能意味着你从头开始实现一个更简单的问题，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神经网络进行爬山。

你应该咨询你的教授，了解你应该做些什么。