深度玻尔兹曼机的代码keras

深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine，DBM）是一种深度学习模型，它可以用于生成和分类任务。在Keras中，我们可以使用Theano或TensorFlow后端来实现DBM。

以下是一个使用Keras和Theano后端实现DBM的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
from keras.optimizers import Adam
from keras.initializers import RandomNormal
import theano

# 设置随机数种子
np.random.seed(42)

# 构建DBM模型
dbm = Sequential()
dbm.add(Dense(1000, input_dim=784, kernel_initializer=RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.01), name='dense1'))
dbm.add(Activation('sigmoid', name='sigmoid1'))
dbm.add(Dense(500, kernel_initializer=RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.01), name='dense2'))
dbm.add(Activation('sigmoid', name='sigmoid2'))
dbm.add(Dense(250, kernel_initializer=RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.01), name='dense3'))
dbm.add(Activation('sigmoid', name='sigmoid3'))

# 编译模型
dbm.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=Adam(lr=0.001))

# 训练模型
dbm.fit(train_data, train_labels, batch_size=100, epochs=10, validation_split=0.1)

在这个示例中，我们构建了一个三层的DBM模型，输入为784维的向量，输出为250维的向量。我们使用sigmoid激活函数，并通过均值为0，标准差为0.01的正态分布进行初始化。我们使用均方误差作为损失函数，并使用Adam优化器进行训练。在训练过程中，我们使用了100个样本作为一个batch，共训练10个epoch。