Modifiqué elBernoulliRBM clase de scikit-learn para usar grupos de unidades visibles softmax. En el proceso, agregué una matriz Numpy adicionalvisible_config como un atributo de clase que se inicializa en el constructor de la siguiente manera usando:

self.visible_config = np.cumsum(np.concatenate((np.asarray([0]),
                                visible_config), axis=0))

dóndevisible_config es una matriz Numpy pasada como entrada al constructor. El código se ejecuta sin errores cuando uso directamente elfit() función para entrenar al modelo. Sin embargo, cuando uso elGridSearchCV estructura, me sale el siguiente error

Cannot clone object SoftmaxRBM(batch_size=100, learning_rate=0.01, n_components=100, n_iter=100,
  random_state=0, verbose=True, visible_config=[ 0 21 42 63]), as the constructor does not seem to set parameter visible_config

Esto parece ser un problema en la verificación de igualdad entre la instancia de la clase y su copia creada porsklearn.base.clone porquevisible_config no se copia correctamente No estoy seguro de cómo solucionar esto. Dice en la documentación quesklearn.base.clone usa undeepcopy(), entonces no deberíavisible_config también se copian? ¿Puede alguien explicarme qué puedo probar aquí? ¡Gracias!