使用darch预测新的样本类

Question

我正在尝试使用darch包来创建一个由多个堆叠的RBM组成的dbn。我对深度学习很陌生，所以我的问题是:在glmnet/随机森林/knn.等软件包中，预测函数是什么？

在训练dbn之后，我如何预测外部样本？例如(这是包中提供的示例)

## Not run:
# Generating the datasets
inputs <- matrix(c(0,0,0,1,1,0,1,1),ncol=2,byrow=TRUE)
outputs <- matrix(c(0,1,1,0),nrow=4)
# Generating the darch
darch <- newDArch(c(2,4,1),batchSize=2)
# Pre-Train the darch
darch <- preTrainDArch(darch,inputs,maxEpoch=1000)
# Prepare the layers for backpropagation training for
# backpropagation training the layer functions must be
# set to the unit functions which calculates the also
# derivatives of the function result.
layers <- getLayers(darch)
for(i in length(layers):1){
layers[[i]][[2]] <- sigmoidUnitDerivative
}
setLayers(darch) <- layers
rm(layers)
# Setting and running the Fine-Tune function
setFineTuneFunction(darch) <- backpropagation
darch <- fineTuneDArch(darch,inputs,outputs,maxEpoch=1000)
# Running the darch
darch <- darch <- getExecuteFunction(darch)(darch,inputs)
outputs <- getExecOutputs(darch)
cat(outputs[[length(outputs)]])

假设现在我们有

inputsTest <- matrix(c(0,1,0,0,0,0,1,1),ncol=2,byrow=TRUE)

我怎么得到输出？

另外，有人能解释一下这一行是干什么的吗？

darch <- darch <- getExecuteFunction(darch)(darch,inputs)

Answer 1

实际上，这是非常有帮助的，有一个直接的预测命令。https://github.com/maddin79/darch

Answer 2

Darch有一堆getter和setter到您可以通过自己访问的字段。执行函数就是其中之一。

对我来说，最简单的方法就是做达奇<- darch@executeFunction(darch, inputs)

所有层的输出将在darch@executeOutput中