class DBN(object): def __init__(self, sizes): self.sizes = sizes self.num_layers = len(sizes) self.biases = [np.random.randn(y, 1) for y in sizes[1:]] self.weights = [np.random.randn(y, x) / np.sqrt(x) for x, y in zip(sizes[:-1], sizes[1:])] def sigmoid(self, z): return 1.0 / (1.0 + np.exp(-z)) def feedforward(self, a): for b, w in zip(self.biases, self.weights): a = self.sigmoid(np.dot(w, a) + b) return a def predict(self, X): y_pred = np.zeros_like(y_test) for i in range(len(X)): y_pred[i] = np.argmax(self.feedforward(X[i].reshape(-1, 1))) return y_pred def train(self, dbn_training_data, dbn_epochs): pass

这是一个深度置信网络（Deep Belief Network）的类定义，包含了初始化、sigmoid函数、前向传播、预测和训练等方法。其中，sizes参数表示每层神经元的数量，biases和weights分别表示偏置和权重。feedforward方法实现了前向传播，predict方法用于预测，train方法用于训练。具体的训练过程需要在train方法中实现。

相关问题

解释dbnParams.numLayers = 5; num_class = 4; dbn.hidden_sizes = 3; dbn.sizes = 60,70,80;

这段代码是在设置一个深度置信网络（DBN）的参数。其中：

- dbnParams.numLayers = 5; 表示这个DBN有5层，包括一个可见层和4个隐层。
- num_class = 4; 表示这个问题是一个4分类问题，即需要将输入数据分成4类。
- dbn.hidden_sizes = 3; 表示隐层的神经元个数为3个。
- dbn.sizes = 60,70,80; 表示从第一个隐层开始，每个隐层的神经元个数分别为60、70、80个。

因此，这段代码设置了一个包含5层的深度置信网络，其中第一个隐层有60个神经元，第二个隐层有70个神经元，第三个隐层有80个神经元，每个隐层的神经元个数都为3个，用于解决一个4分类问题。

改写以下代码，使其具有dropout功能： dbnParams.numLayers = 5; dbnParams.hidden_sizes = 3; num_class = 4; dbn.sizes = 100,100,100; opts.numepochs = 10;opts.batchsize = 27;opts.momentum = 0.1; opts.alpha = 0.01; opts.plot = 1; dbn = dbnsetup(dbn, trainXn, opts);%初始化RBM的参数 dbn = dbntrain(dbn, trainXn, opts); % 将DBN展开到神经网络，建立包含输出层的神经网络 nn = dbnunfoldtonn(dbn,size(trainY,2));%输出类别数 nn.activation_function = 'tanh_opt'; %激活函数'sigm' (sigmoid) or 'tanh_opt' (optimal tanh). nn.learningRate = 0.1; nn.dropoutFraction = 0.; opts.numepochs = 200; . opts.batchsize = 1; nn = nntrain(nn, [trainXn;testXn], [trainY;testY], opts); nn.output = ['softmax'];

dbnParams.numLayers = 5;
dbnParams.hidden_sizes = 3;
num_class = 4;
dbn.sizes = 100,100,100;
opts.numepochs = 10;
opts.batchsize = 27;
opts.momentum = 0.1;
opts.alpha = 0.01;
opts.plot = 1;
dbn = dbnsetup(dbn, trainXn, opts);%初始化RBM的参数
dbn = dbntrain(dbn, trainXn, opts); % 将DBN展开到神经网络，建立包含输出层的神经网络
nn = dbnunfoldtonn(dbn,size(trainY,2));%输出类别数
nn.activation_function = 'tanh_opt'; %激活函数'sigm' (sigmoid) or 'tanh_opt' (optimal tanh).
nn.learningRate = 0.1;
nn.dropoutFraction = 0.5; % 设置dropout的比例为0.5
opts.numepochs = 200;
opts.batchsize = 1;
nn = nntrain(nn, [trainXn;testXn], [trainY;testY], opts);
nn.output = ['softmax'];