开源项目 `rbm-mnist` 使用文档

开源项目 rbm-mnist 使用文档

rbm-mnistC++ 11 implementation of Geoff Hinton's Deep Learning matlab code项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/rb/rbm-mnist

1. 项目的目录结构及介绍

rbm-mnist/
├── data/
│   └── MNIST/
├── ipynb_checkpoints/
├── __pycache__/
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── RBM.py
├── README.md
├── error_plot.png
├── img.png
├── rbm_mnist_example.ipynb
├── recon_imgs.gif
├── weights.gif
└── weights.png

• data/MNIST/: 存储MNIST数据集的文件夹。
• ipynb_checkpoints/: Jupyter Notebook的自动保存文件夹。
• __pycache__/: Python编译后的字节码文件夹。
• .gitattributes: Git属性配置文件。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• RBM.py: 限制玻尔兹曼机（RBM）的Python实现代码。
• README.md: 项目说明文档。
• error_plot.png: 错误率图。
• img.png: 图像文件。
• rbm_mnist_example.ipynb: 使用RBM处理MNIST数据集的Jupyter Notebook示例。
• recon_imgs.gif: 重建图像的GIF动画。
• weights.gif: 权重变化的GIF动画。
• weights.png: 权重图像。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 rbm_mnist_example.ipynb，这是一个Jupyter Notebook文件，用于演示如何使用RBM处理MNIST数据集。用户可以通过运行这个Notebook来训练RBM模型并查看结果。

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有显式的配置文件，但用户可以通过修改 rbm_mnist_example.ipynb 中的参数来调整模型的训练过程。例如，可以修改隐藏单元的数量、训练的轮数等。

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以上是 rbm-mnist 开源项目的使用文档，希望对您有所帮助。

rbm-mnistC++ 11 implementation of Geoff Hinton's Deep Learning matlab code项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/rb/rbm-mnist