提取DBN最后一个隐藏层，Theano，Python

Question

我是Theano的新手，我已经寻找这个问题大约2个月了。我正在使用这个站点提供的代码：http://deeplearning.net/tutorial/DBN.html

我有一个4层的深度信念网络，实际上有2个隐藏层。据我所知，这段代码正在对我的数据集进行分类(我必须提供标签)。但是我想用这个算法“降低我的输入的维数”。所以我必须提取最后一个隐藏层的神经元的值。可是，我不会呀。

我该怎么做呢？

提前谢谢你

Answer 1

DBM是在多个RBM的层次上构建的。快速查看所提供链接中的代码当您在以下模型中提供输入时，应查看DBM中的附加层，并打印该层的输出结果。

    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)