19、受限玻尔兹曼机与深度信念网络在机器学习中的应用

受限玻尔兹曼机与深度信念网络在机器学习中的应用

1. 受限玻尔兹曼机（RBM）在推荐系统中的应用

受限玻尔兹曼机（RBM）是一种具有两层结构（可见层和隐藏层）的浅层神经网络，可用于构建电影评分推荐系统。以下是使用RBM构建推荐系统的具体步骤：

1.1 数据准备

首先，我们需要将训练数据转换为NumPy数组，并将其数据类型转换为float32。

import numpy as np

# 假设ratings_train是训练数据
inputX = ratings_train
inputX = inputX.astype(np.float32)

1.2 定义RBM模型

我们定义一个RBM模型，设置输入维度为1000，输出维度为1000，学习率为0.3，训练轮数为500，批量大小为200。

class RBM(object):
    def __init__(self, input_size, output_size, learning_rate, epochs, batchsize):
        self._input_size = input_size
        self._output_size = output_size
        self.learning_rate = learning_rate
        self.epochs = epochs
        self.batchsize = batchsize