32、受限玻尔兹曼机与自编码器的无监督学习

受限玻尔兹曼机与自编码器的无监督学习

在机器学习领域，无监督学习是一个重要的研究方向，受限玻尔兹曼机（RBM）和自编码器（Autoencoders）是其中的重要技术。下面我们将详细探讨它们的原理、应用以及相关的实现。

1. RBM预训练分类器

使用RBM预训练的权重作为分类网络的初始权重，在MNIST测试数据集上可以取得不错的效果。以下是一个简单的示例代码：

# 假设存在rbm_pretrained_classifier类
rbm_pretrained_classifier = rbm_pretrained_classifier(n_visible=28*28, num_epochs=6, n_hidden=500)
rbm_pretrained_classifier.train_model()

运行上述代码后，输出结果如下：

RBM Pre-training Completed !
Classification training starts
Epoch 0, Training loss: 0.26531310059229535, Training Accuracy: 0.91905
Epoch 5, Training loss: 0.00810452818373839, Training Accuracy: 0.9969833333333333
Test Classification Accuracy: 0.9781

从输出可以看出，仅运行几个epoch，就能在MNIST测试数据集上获得约95%的准确率，这