本文整理汇总了Python中sklearn.neural_network.BernoulliRBM._free_energy方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python BernoulliRBM._free_energy方法的具体用法？Python BernoulliRBM._free_energy怎么用？Python BernoulliRBM._free_energy使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类sklearn.neural_network.BernoulliRBM的用法示例。
在下文中一共展示了BernoulliRBM._free_energy方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: print
# 需要导入模块: from sklearn.neural_network import BernoulliRBM [as 别名]
# 或者: from sklearn.neural_network.BernoulliRBM import _free_energy [as 别名]
[0,0,1,1,1,0]])
rbm.fit(training_data.T, learning_rate=0.1, n_iters=1000)
print('Weight:')
print(rbm.getWeight())
print('\nHidden layer bias:')
print(rbm.getHiddenBias().ravel())
print('\nVisible layer bias')
print(rbm.getVisibleBias().ravel())
sk_rbm = BernoulliRBM(n_components=2, learning_rate=0.1, batch_size=training_data.shape[0], n_iter=1000)
sk_rbm.fit(training_data)
print('\n---------------------------\n')
print('scikit-learn result:\n')
print('Weight:')
print(sk_rbm.components_)
print('\nHidden layer bias:')
print(sk_rbm.intercept_hidden_)
print('\nVisible layer bias')
print(sk_rbm.intercept_visible_)
free_energy = rbm.computeFreeEnergy(training_data.T, rbm.getWeight(), rbm.getHiddenBias(), rbm.getVisibleBias())
sk_free_energy = np.sum(sk_rbm._free_energy(training_data))
print('\n---------------------------\n')
print('free energy: {0:.3f}'.format(free_energy))
print('scikit-learn free energy: {0:.3f}'.format(sk_free_energy))