python实现dbn代码

以下是使用Python实现深度置信网络（DBN）的示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 加载MNIST数据集
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

# 定义DBN模型
class DBN(object):
    def __init__(self, n_input, n_hidden1, n_hidden2, n_output):
        self.n_input = n_input
        self.n_hidden1 = n_hidden1
        self.n_hidden2 = n_hidden2
        self.n_output = n_output

        # 定义权重和偏置
        self.W1 = tf.Variable(tf.random.normal([self.n_input, self.n_hidden1], stddev=0.1))
        self.b1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[self.n_hidden1]))
        self.W2 = tf.Variable(tf.random.normal([self.n_hidden1, self.n_hidden2], stddev=0.1))
        self.b2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[self.n_hidden2]))
        self.W3 = tf.Variable(tf.random.normal([self.n_hidden2, self.n_output], stddev=0.1))
        self.b3 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[self.n_output]))

        # 定义占位符
        self.x = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.n_input])
        self.y = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.n_output])

        # 定义前向传播过程
        self.h1 = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(self.x, self.W1) + self.b1)
        self.h2 = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(self.h1, self.W2) + self.b2)
        self.y_pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(self.h2, self.W3) + self.b3)

        # 定义损失函数和优化器
        self.cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(self.y * tf.log(self.y_pred), reduction_indices=[1]))
        self.train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(self.cross_entropy)

        # 定义准确率评估
        correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(self.y, 1), tf.argmax(self.y_pred, 1))
        self.accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

# 训练DBN模型
dbn = DBN(784, 256, 64, 10)
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

for i in range(1000):
    batch = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(dbn.train_step, feed_dict={dbn.x: batch[0], dbn.y: batch[1]})
    if i % 100 == 0:
        train_accuracy = sess.run(dbn.accuracy, feed_dict={dbn.x: batch[0], dbn.y: batch[1]})
        print("Step %d, training accuracy %g" % (i, train_accuracy))

# 测试DBN模型
test_accuracy = sess.run(dbn.accuracy, feed_dict={dbn.x: mnist.test.images, dbn.y: mnist.test.labels})
print("Test accuracy %g" % test_accuracy)

在此示例中，我们使用MNIST数据集训练和测试DBN模型。我们定义了一个DBN类，该类包含三个隐藏层和一个输出层。我们使用sigmoid激活函数和softmax输出层。我们使用交叉熵作为损失函数，并使用梯度下降法优化模型。在训练过程中，我们使用批处理方法每次训练100个样本，并输出每100步的训练准确率。在测试过程中，我们使用测试集评估模型的准确率。