深度受限玻尔兹曼机 融合特征 python 源码

深度受限玻尔兹曼机（Deep Belief Network, DBN）是一种用于特征融合的机器学习模型，它可以通过学习数据中的特征来进行模式识别和分类。在Python中，我们可以使用现有的库来实现深度受限玻尔兹曼机模型，比如使用TensorFlow或者PyTorch等深度学习框架。

首先，我们需要导入相应的库和模块，比如TensorFlow或者PyTorch。然后，我们需要准备数据集，并对数据进行预处理和特征提取。接下来，我们可以使用深度受限玻尔兹曼机模型来训练数据，并获取特征表示。最后，我们可以利用这些特征表示来进行分类或者其他机器学习任务。

下面是一个简单的使用Python实现深度受限玻尔兹曼机模型的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 准备数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
train_images = train_images.reshape((60000, 28 * 28)).astype('float32') / 255
test_images = test_images.reshape((10000, 28 * 28)).astype('float32') / 255

# 构建深度受限玻尔兹曼机模型
model = models.Sequential([
    layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

# 使用模型进行预测
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

在这个示例中，我们使用TensorFlow来构建一个简单的深度受限玻尔兹曼机模型，并使用MNIST数据集进行训练和测试。通过这样的方式，我们可以利用深度受限玻尔兹曼机来进行特征融合和模式识别任务。