python - 使用 sklearn.neural_network.BernoulliRBM 进行在线培训？

Question

我想知道我们是否可以使用 fit() 方法 sklearn.neural_network.BernoulliRBM 来进行在线培训。

我知道 RBM 将小批量作为输入，但是，我没有加载所有训练数据：

我想知道是否可以做这样的事情：

//X_train,Y_train 具有 25000 行和 50000 列的大 ndarray，不一定是稀疏的：它们还没有加载。一次只能访问一个小批量（我的定义中的小批量是一个 100 行和 50000 列的矩阵））

batchSize=100
nIterations=25000/100
idx1=0
idx2=batchSize
for i in range(nIterations):

    rbm = BernoulliRBM(batch_size=100,random_state=0, verbose=True)
    rbm.fit(X_train[idx1:idx2], learning_rate=0.1, n_components=2, n_iter=10,
    random_state=None, verbose=False)
    idx1=idx1+batchSize
    idx2=idx2+batchSize

//所有训练完成后：

idx1=0
idx2=batchSize
for i in range(nIterations):

rbm.transform(X_train[idx1:idx2])
idx1=idx1+batchSize
idx2=idx2+batchSize

我对数据科学和编程的一般知识并不是很好。我已经坚持了几个星期，想知道我是否可以解决它。

Answer 1

该课程还没有用于增量学习的公共 API BernoulliRBM。这里有一个未解决的问题。