Pythonではじめる教師なし学習 ―機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用

11.3

 制限付きボルツマンマシン

237

from keras.layers import Embedding, Flatten, dot

from keras import regularizers

from keras.losses import mse, binary_crossentropy

次にデータをロードして

pandas

の

DataFrame

に格納する。このあたりは、本書の前半で

MNIST

データセットを紹介した際に行ったのと同じだ。

# Load the datasets

current_path = os.getcwd()

file = os.path.sep.join(['', 'datasets', 'mnist_data', 'mnist.pkl.gz'])

f = gzip.open(current_path+file, 'rb')

train_set, validation_set, test_set = pickle.load(f, encoding='latin1')

f.close()

X_train, y_train = train_set[0], train_set[1]

X_validation, y_validation = validation_set[0], validation_set[1]

X_test, y_test = test_set[0], test_set[1]

# Create Pandas DataFrames from the datasets ...