dbn代码python

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于实现深度置信网络（Deep Belief Network，DBN）：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 定义 DBN 类
class DBN(object):
    def __init__(self, n_in, n_hidden, n_out):
        self.n_in = n_in  # 输入层的节点数
        self.n_hidden = n_hidden  # 隐藏层的节点数
        self.n_out = n_out  # 输出层的节点数

        # 定义每层的权重和偏置
        self.weights = []
        self.biases = []

        # 定义每层的输入占位符
        self.input_x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_in])

        # 定义每层的输出
        self.outputs = []

        # 定义每层的参数
        for i in range(len(n_hidden)):
            if i == 0:
                input_size = n_in
                input_x = self.input_x
            else:
                input_size = n_hidden[i - 1]
                input_x = self.outputs[i - 1]

            # 定义当前层的权重和偏置
            weight = tf.Variable(tf.random_uniform([input_size, n_hidden[i]], -0.1, 0.1))
            bias = tf.Variable(tf.zeros([n_hidden[i]]))

            # 定义当前层的输出
            h = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(input_x, weight) + bias)

            # 添加当前层的权重和偏置
            self.weights.append(weight)
            self.biases.append(bias)

            # 添加当前层的输出
            self.outputs.append(h)

        # 定义输出层的权重和偏置
        weight = tf.Variable(tf.random_uniform([n_hidden[-1], n_out], -0.1, 0.1))
        bias = tf.Variable(tf.zeros([n_out]))

        # 定义输出层的输出
        self.y = tf.nn.softmax(tf.matmul(self.outputs[-1], weight) + bias)

        # 定义损失函数
        self.y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_out])
        self.cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(self.y_ * tf.log(self.y), reduction_indices=[1]))

        # 定义优化器
        self.train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(self.cross_entropy)

        # 定义会话并初始化变量
        self.sess = tf.Session()
        self.sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 定义训练函数
    def train(self, X, Y):
        self.sess.run(self.train_step, feed_dict={self.input_x: X, self.y_: Y})

    # 定义预测函数
    def predict(self, X):
        return self.sess.run(self.y, feed_dict={self.input_x: X})

这是一个基于 TensorFlow 实现的 DBN 类，可以用于 MNIST 数据集上的分类任务。在这个示例中，我们定义了一个三层的 DBN，包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。隐藏层的节点数为 500，输出层的节点数为 10，对应于 MNIST 数据集中的 10 个数字。我们使用交叉熵损失函数和梯度下降优化器进行训练，通过调用 `train()` 函数进行训练，调用 `predict()` 函数进行预测。