12、深度学习中的生成模型与循环神经网络详解

深度学习中的生成模型与循环神经网络详解

1. 绘制训练和测试准确率

在深度学习中，评估模型的训练和测试性能是非常重要的。以下代码用于绘制训练和测试准确率：

BDDVSBDZ@EG <-
  EBUBGSBNF(
    "BDDVSBDZ" = c(
      //@SFTVMUT$USBJO@BDDVSBDZ,
      //@SFTVMUT$UFTU@BDDVSBDZ
    ),
    "FQPDIT" = rep(1:10, times = 2),
    "EBUBUZQF" = rep(c(1, 2), each = 10)
  )
TUSJOHT"T'BDUPST <- FALSE
QMPU(BDDVSBDZ ~ FQPDIT,
     YMBC = "Epoch",
     ZMBC = "Accuracy in %",
     QDI = c(18, 2)[EBUBUZQF],
     NBJO = "Neural Network - Accuracy in %",
     EBUB = BDDVSBDZ@EG
)
MFHFOE("bottomright",
       c("train", "test"),
       QDI = c(18, 2)
)

这段代码通过绘制训练和测试准确率的曲线，帮助我们直观地观察模型在训练过程中的性能变化。

2. 设置深度受限玻尔兹曼机（DRBM）

2.1 DRBM简介

与深度置信网络（DBNs）不同，深度受限玻尔兹曼机（DRBM）是一种无向网络，其隐藏层相互连