# 实现受限玻尔兹曼机，暂仅考虑可视层、隐藏神经元取值均为二进制的情况

import numpyasnp

import os

def sigmoid(z):return 1 / (1 + np.exp(-z))classRBM:

def __init__(self, n_visible, n_hidden):

self.n_visible=n_visible #可见层节点数量

self.n_hidden=n_hidden #隐藏层节点数量

self.bias_a=np.zeros(self.n_visible) #可视层偏移量

self.bias_b=np.zeros(self.n_hidden) #隐藏层偏移量

self.weights= np.random.normal(0, 0.01, size=(self.n_visible, self.n_hidden))

self.n_sample=None

# 编码，即基于v计算h的条件概率：p(h=1|v)

def encode(self, v):return sigmoid(self.bias_b +v @ self.weights)

# 解码(重构)：即基于h计算v的条件概率：p(v=1|h)

def decode(self, h):return sigmoid(self.bias_a +h @ self.weights.T)

# gibbs采样, 返回max_cd采样后的v以及h值

def gibbs_sample(self, v0, max_cd):

v=v0for _ inrange(max_cd):

# 首先根据输入样本对每个隐藏层神经元采样。二项分布采样，决定神经元是否激活

ph=self.encode(v)

h= np.random.binomial(1, ph, (self.n_sample, self.n_hidden))

# 根据采样后隐藏层神经元取值对每个可视层神经元采样

pv=self.decode(h)

# print(h)

# print(pv)

# print(max_cd)

# os.system("pause")

v= np.random.binomial(1, pv, (self.n_sample, self.n_visible))returnv

# 根据Gibbs采样得到的可视层取值(解码或重构)，更新参数

def update(self, v0, v_cd, eta):

# print(v0)

# os.system("pause")

ph=self.encode(v0)

ph_cd=self.encode(v_cd)

# print(v0.T)

# print(ph)

# os.system("pause")

self.weights+= eta * (v0.T @ ph -v_cd.T @ ph) # 更新连接权重参数

self.bias_b+= eta * np.mean(ph - ph_cd, axis=0) # 更新隐藏层偏移量b

self.bias_a+= eta * np.mean(v0 - v_cd, axis=0) # 更新可视层偏移量areturn

"""训练主函数,采用对比散度算法(CD算法)更新参数

:param data: 训练数据集, (n_sample, n_input)

:param max_step: 最大迭代步数

:param max_cd: 采样步数

:param eta: 学习率

:return:""" def fit(self, data, max_step=100, max_cd=2, eta=0.1):

assert data.shape[1] == self.n_visible, "输入数据维度与可视层神经元数目不相等"self.n_sample= data.shape[0]for i inrange(max_step):

#v_cd 是反采样后的输入样本

v_cd=self.gibbs_sample(data, max_cd)

self.update(data, v_cd, eta)

error= np.sum((data - v_cd) ** 2) / self.n_sample / self.n_visible * 100

if not i % 100: # 将重构后的样本与原始样本对比计算误差

print("可视层状态误差比例:{0}%".format(round(error, 2)))returndef predict(self, v):

# 输入训练数据，预测隐藏层输出

ph= self.encode(v)[0]

states= ph >=np.random.rand(len(ph))return states.astype(int)if __name__ == '__main__':

rbm_model= RBM(n_visible=6, n_hidden=2)

train_data= np.array([[1, 1, 1, 0, 0, 0], [1, 0, 1, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 0, 0, 0],

[0, 0, 1, 1, 1, 0], [0, 0, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 0]])

rbm_model.fit(train_data, max_step=1000, max_cd=1, eta=0.1)

print(rbm_model.weights, rbm_model.bias_a, rbm_model.bias_b)

user= np.array([[0, 0, 0, 1, 1, 0]])

print(rbm_model.predict(user))"""该数据的含义：

每个样本对应一个用户对6部电影的评分，简化为0(不好看)和1(好看)，

6部电影分别属于奥斯卡获奖影片和奇幻影片，对应两个潜在因子，即2个隐藏层神经元，

据此可以判定用户的电影喜好类别。"""