핸즈온 비지도 학습

352

4부 텐서플로와 케라스를 사용한 심층 비지도 학습

11.4.2

생성한 이미지 보기

전체

DBN

을 구축하기 전에 방금 훈련시킨

RBM

중 하나에서 생성한 이미지의 일부를 살펴보

겠습니다.

쉽게 작업하기 위해, 원본

MNIST

훈련 행렬을 우리가 훈련시킨 첫 번째

RBM

에 공급합니다.

이

RBM

은 포워드 패스 및 백워드 패스를 수행한 다음 우리가 필요한 생성 이미지를 만듭니다.

MNIST

데이터셋의 처음

10

개 이미지를 새롭게 생성한 이미지와 비교하겠습니다.

inputX = np.array(X_train)

rbmOne = rbm_list[0]

print('RBM 1')

outputX_rbmOne, reconstructedX_rbmOne, hiddenX_rbmOne =

rbmOne.rbm_output(inputX)

reconstructedX_rbmOne = pd.DataFrame(data=reconstructedX_rbmOne,

index=X_train.index)

for j in range(0,10):

example = j

view_digit(reconstructedX, y_train, example)

view_digit(X_train, y_train, example)

[그림

11

-

5

]는

RBM

에서 생성한 첫 번째 이미지를 첫 번째 원본 이미지와 비교해