MATLAB实现基于深度信念网络（DBN）的深度学习教学示例

资 源 简 介

本项目提供了一套在MATLAB中实现的深度信念网络（DBN）教学代码，涵盖网络结构设计、RBM层叠预训练及全局微调过程。示例清晰演示了监督学习任务中的训练与预测流程，适合深度学习入门者学习与实践。

详 情 说 明

基于深度信念网络（DBN）的入门级深度学习实现与教学演示

项目介绍

本项目为深度学习初学者提供了一个结构清晰、易于理解的深度信念网络（DBN）源码实现。项目重点展示了DBN的核心组成部分——多层受限玻尔兹曼机（RBM）的层叠预训练过程，以及后续的全局参数微调阶段。通过完整的代码实现和详细的注释，帮助初学者掌握DBN的网络结构、训练流程（包括对比散度算法和反向传播优化）以及预测方法，适用于监督学习和非监督学习的基础应用场景。

功能特性

• 完整的DBN实现：包含RBM逐层贪心预训练和全局精调两个核心阶段。
• 灵活的输入支持：支持多维数值型数据矩阵（如MNIST手写数字图像、传感器时序数据），可接受矩阵直接输入或从 .mat / .csv 文件加载数据。
• 多样的输出结果：

* 训练完成的DBN模型参数（权重和偏置）。 * 分类或回归任务的预测结果。 * 特征提取后的隐藏层表示，可用于数据降维或迁移学习。

• 可视化辅助：提供训练损失曲线、重构误差等可视化图表，便于直观理解训练过程。
• 教学导向：代码结构清晰，关键步骤配有注释，旨在说明DBN的工作原理和实现细节。

使用方法

1. 数据准备：将您的数据归一化到 [0, 1] 区间。可以直接准备一个样本数×特征数的矩阵，或将数据存入 .mat 或 .csv 文件。
2. 参数配置：在主程序或配置文件中设置网络结构（如隐藏层层数及节点数）、训练参数（如学习率、迭代次数）等。
3. 运行主程序：执行主程序文件，开始模型的训练和评估。
4. 结果分析：查看控制台输出的训练信息、评估指标，并检查生成的可视化图表以分析模型性能。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016b 或更高版本)
• 依赖工具箱：主要使用MATLAB基础功能，部分可视化可能需 Statistics and Machine Learning Toolbox。

文件说明

主程序文件整合了项目的核心流程，其主要功能包括：用户参数配置（如网络拓扑、训练轮数）、数据加载与预处理（支持文件读取或直接输入矩阵）、深度信念网络的初始化、基于对比散度算法的受限玻尔兹曼机逐层预训练、利用反向传播算法对网络权重进行全局微调、使用训练好的模型进行预测或特征提取，以及生成训练过程损失曲线和重构误差等关键指标的可视化图表。