我正在尝试使用区分性RBM在Jupyter上编写用于监督学习的程序（Python 3）。 我注意到我的程序由于中等大小的问题（例如10个可见的，20个隐藏的和10个类）而溢出，即使我只是使用普通的CD-1方案。 cf： http://www.jmlr.org/papers/volume13/larochelle12a/larochelle12a.pdf
有人有同样的问题吗？ 你有解决办法吗？
当我在一个简单的示例上尝试使用相同的代码（可以精确计算似然性）时，似然性确实会随着训练时期的增加而增加。