RBM神经网络预测使用sklearn

Question

我试图在sklearn中使用RBM神经网络，但我找不到预测功能，我看你怎么可以训练它（我认为），但我似乎无法图了解如何实际预测价值。

http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/neural_networks/plot_rbm_logistic_classification.html#example-neural-networks-plot-rbm-logistic-classification-py

我工作的课堂作业。这是作业：

然后，您将使用随机爬山算法为神经网络找到很好的权重。

SKLearn可以做到这一点吗？是否有更好的推荐工具可以为NN选择不同的权重？ （目标是对大约3种不同的搜索优化技术进行实验，并了解它们，不一定写出它们，在这种情况下也不要编写NN）。

Answer 1

RBM的不做预测任务。它们是生成模型。您可以使用transform方法获得输入的隐藏状态转换，或者您的gan使用gibbs方法从网络中进行采样。

然后，您将使用随机爬山算法为神经网络找到较好的权重。

不，这在scikit-learn中不可用。

听起来像你的任务可能意味着你从头开始实现一个更简单的问题，而不是使用另一个库，因为爬山通常不用于训练神经网络。他们可能不希望你为RBM神经网络做爬坡。

您应该向您的教授咨询更多关于您应该做什么的方向。