DBN PyTorch 实现资源文件介绍
本仓库提供了一个使用 PyTorch 实现的深度信念网络（DBN）资源文件，主要用于对数据进行回归任务。该网络适用于处理单个数据维度为（N，21）的情况，其中 N 为不定长，输出则为（N1），对应 N 个值。
资源文件内容
- DBN 网络实现：使用 PyTorch 框架实现的深度信念网络，适用于回归任务。
- 数据处理：支持输入数据维度为（N，21），其中 N 为不定长。
- 输出格式：输出为（N1），对应 N 个值。
使用说明
- 环境配置：
- 确保已安装 PyTorch 及相关依赖库。
- 推荐使用 Python 3.x 版本。
- 数据准备：
- 准备数据集，确保数据维度为（N，21），其中 N 为不定长。
- 模型训练：
- 加载数据并进行预处理。
- 使用提供的 DBN 网络进行训练。
- 模型评估：
- 使用训练好的模型对测试数据进行预测，并评估模型性能。
注意事项
- 本资源文件主要用于回归任务，适用于数据维度为（N，21）的情况。
- 请根据实际需求调整网络结构和超参数。
贡献
欢迎对本仓库进行贡献，包括但不限于代码优化、功能扩展、文档完善等。请提交 Pull Request 或 Issue 进行讨论。
许可证
本资源文件遵循 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。