DBN_tensorflow用于故障诊断

# 包含网络 Deep Belief Network (DBN) <br /> Convolutional Neural Network (CNN) <br /> Recurrent Neural Network (RNN) <br /> Long Short Term Memory (LSTM) <br /> Stacked Autoencoder (sAE) <br /> Stacked Sparse Autoencoder (sSAE) <br /> Stacked Denoising Autoencoders (sDAE) <br /> # 版本信息 Version 2018.6.1 <br /> Chg 重写了SAE，现在可以放心使用了 <br /> Chg 新增了绘制训练曲线图，预测标签分布图，权值图的功能 <br /> Chg 代码的整体运行函数run_sess放到了base_func.py <br /> Note 用户可以通过model.py文件控制一些功能的开关： <br /> ·→ tensorboard(self.tbd) <br /> ·→ saver(self.sav) <br /> ·→ 显示曲线(self.show_pic) <br /> ·→ 保存权值图(self.plot_para) <br /> # 测试结果 用于minst数据集分类，运行得到正确率可达98.78%； <br /> # 参考资料 TF基本函数：http://www.cnblogs.com/wuzhitj/p/6431381.html <br /> RBM原理：https://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168937 <br /> Hinton源码：http://www.cs.toronto.edu/~hinton/MatlabForSciencePaper.html <br /> sDAE原论文：http://www.jmlr.org/papers/volume11/vincent10a/vincent10a.pdf <br /> sSAE分析TE：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169743917302496 <br /> RNN原理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28054589 <br /> LSTM：https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 <br /> Tensorboard：https://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/62433234 <br /> # My blog 知乎：https://www.zhihu.com/people/fu-zi-36-41/posts <br /> CSDN：https://blog.csdn.net/fuzimango/article/list/ <br /> QQ群：640571839 <br />