DBN最後の隠れ層を抽出する、Theano、Python

Question

私はTheanoを初めて使っています。私はこの質問を約2ヶ月間探しています。私はこのサイトで提供されているコードを使用しています：http://deeplearning.net/tutorial/DBN.html

私は4層の深い信念ネットワークを持っていますが、実際には2つの隠れ層があります。 私が知る限り、このコードはデータセットを分類しています（私はラベルを提供する必要があります）。しかし、私はこのアルゴリズムを使って "自分の入力の次元を減らす"ことを望んでいます。だから私は最後の隠れた層のニューロンの値を抽出しなければならない。しかし、私はできません。

どうすればいいですか？

は

Answer 1

DBMは、複数のRBMの賢明な層で構成されており、事前にありがとうございます。提供されたリンクのコードをすばやく確認するには、次のモデルで入力を提供するときに、DBMの添付レイヤーを調べ、このレイヤーの出力結果を出力する必要があります。

sigmoid_layer = HiddenLayer(rng=numpy_rng, 
           input=layer_input, 
           n_in=input_size, 
           n_out=hidden_layers_sizes[i], 
           activation=T.nnet.sigmoid) 

    self.sigmoid_layers.append(sigmoid_layer) 

    rbm_layer = RBM(numpy_rng=numpy_rng, 
        theano_rng=theano_rng, 
        input=layer_input, 
        n_visible=input_size, 
        n_hidden=hidden_layers_sizes[i], 
        W=sigmoid_layer.W, 
        hbias=sigmoid_layer.b) 

    self.rbm_layers.append(rbm_layer)