请给我一段将sinx上的点构成的矩阵输入到DBN算法的Python代码
时间: 2024-02-19 08:59:18 浏览: 17
以下是一个将sinx上的点构成的矩阵输入到DBN算法中的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.neural_network import BernoulliRBM
from sklearn.pipeline import Pipeline
# 生成sinx上的点
X = np.arange(0, 6*np.pi, 0.1)
y = np.sin(X)
# 构建DBN模型
rbm = BernoulliRBM(n_components=2, learning_rate=0.01, n_iter=100)
dbn = Pipeline(steps=[('rbm', rbm)])
# 构建输入矩阵
X_matrix = np.zeros((len(y), 2))
X_matrix[:, 0] = y
X_matrix[:, 1] = np.cos(X)
# 训练模型
dbn.fit(X_matrix)
# 预测结果
result = dbn.transform(X_matrix)
print(result)
```
这段代码首先生成了sinx上的点(X轴为0到6π,步长为0.1),然后构建了一个包含一个BernoulliRBM层的DBN模型。接着,通过将y和cosx作为X_matrix的两列来构建输入矩阵,其中第一列为sinx的值,第二列为cosx的值。最后,使用transform方法预测结果并输出。需要注意的是,这里使用了numpy库的zeros方法来构建初始的X_matrix,然后通过赋值的方式将y和cosx的值填入对应的列中。