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PyTorch中的受限玻尔兹曼机(RBM) 作者: 概述 该项目使用PyTorch实现了受限玻尔兹曼机(RBM)(请参阅rbm.py )。 我们的实现包括动量,权重衰减,L2正则化和CD- k对比散度。 我们还提供对CPU和GPU(CUDA)计算的支持。 另外,我们提供了一个示例文件,将我们的模型应用于MNIST数据集(请参阅mnist_dataset.py )。 该示例训练了RBM,使用训练后的模型从图像中提取特征,最后使用基于SciPy的逻辑回归进行分类。 它达到了92.8%的分类精度(这显然不是前沿模型)。
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