15、深度学习在信号处理与迁移学习中的应用

深度学习在信号处理与迁移学习中的应用

1. 受限玻尔兹曼机（RBM）模型构建

受限玻尔兹曼机（RBM）在信号处理中有着重要应用，下面将详细介绍构建RBM模型的步骤。

1.1 定义占位符变量

# 输入层偏置
wc = tf.placeholder(tf.float32, shape=[num_input])
# 隐藏层偏置
hc = tf.placeholder(tf.float32, shape=[num_hidden])
# 权重矩阵
W = tf.placeholder(tf.float32, shape=[num_input, num_hidden])

1.2 定义前向传播

# 输入数据
X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, num_input])
# 隐藏层概率
prob_h0 = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(X, W) + hc)
# 隐藏层激活值
h0 = tf.nn.relu(tf.sign(prob_h0 - tf.random_uniform(tf.shape(prob_h0))))

1.3 定义反向传播

# 可见层概率
prob_v1 = tf.matmul(h0, tf.transpose(W)) + wc
# 可见层激活值
v1 = prob_v1 + tf.random_nor