pytorch实现DBN特征提取

Deep Belief Network (DBN)是一种基于深度学习的特征提取方法，它可以通过无监督学习从原始数据中学习到高层次的特征表示。在PyTorch中，我们可以使用torch.nn.Module来定义DBN模型。

以下是一个简单的DBN实现示例：

import torch
import torch.nn as nn

class RBM(nn.Module):
    def __init__(self, n_vis, n_hid):
        super(RBM, self).__init__()
        self.W = nn.Parameter(torch.randn(n_hid, n_vis))
        self.v_bias = nn.Parameter(torch.randn(n_vis))
        self.h_bias = nn.Parameter(torch.randn(n_hid))

    def forward(self, v):
        h = torch.sigmoid(torch.matmul(self.W, v) + self.h_bias.view(-1, 1))
        v_recon = torch.sigmoid(torch.matmul(self.W.t(), h) + self.v_bias.view(-1, 1))
        return h, v_recon

class DBN(nn.Module):
    def __init__(self, layers):
        super(DBN, self).__init__()
        self.rbms = nn.ModuleList([RBM(layers[i], layers[i+1]) for i in range(len(layers)-1)])

    def forward(self, x):
        for rbm in self.rbms:
            h, x = rbm(x)
        return x

# Example usage
dbn = DBN([784, 500, 200])
x = torch.randn(10, 784)
output = dbn(x)

在上面的示例中，我们首先定义了RBM类，它包含可学习的权重矩阵W、可见层偏置v_bias和隐藏层偏置h_bias。然后我们定义了DBN类，它由多个RBM组成，每个RBM都对输入进行一次前向传播，并将输出传递给下一个RBM。最后，我们使用DBN模型对一个大小为10x784的输入进行前向传播，得到一个大小为10x200的输出。

需要注意的是，DBN特征提取的过程通常是在一个无监督学习的预训练阶段完成的，然后可以将学到的特征用于监督学习任务中。在PyTorch中，我们可以使用自动编码器等其他无监督学习方法来实现预训练。