MATLAB深度玻尔兹曼机图像分类与识别工具箱

资 源 简 介

该MATLAB工具箱实现了基于深度玻尔兹曼机（DBM）的端到端图像分类方案，支持自定义网络结构与参数配置，提供无监督预训练和有监督微调功能，便于用户高效构建图像识别模型。

详 情 说 明

深度玻尔兹曼机图像分类与识别工具箱

项目介绍

本工具箱提供了一个基于深度玻尔兹曼机（DBM）的图像分类与识别解决方案。它集成了模型的预训练、微调、评估与可视化等一系列功能，旨在帮助研究人员和开发者高效地构建和应用深度生成模型，尤其适用于标签数据有限场景下的图像识别任务。

功能特性

• 端到端模型训练：支持从数据加载到模型训练的全流程，允许用户自定义网络层数、节点数等关键结构参数。
• 分层预训练与微调：采用逐层无监督预训练（基于对比散度算法）与有监督反向传播微调相结合的策略，提升模型在少量标注数据上的泛化能力。
• 高效批量识别：提供高效的批量图像分类与实时推理功能，可快速输出预测类别及置信度。
• 可视化与评估：内置模型性能评估工具，可生成混淆矩阵、准确率、召回率等指标图表，并支持隐藏层特征分布的可视化。
• 参数灵活配置：通过脚本或图形界面提供直观的参数调整接口，便于用户优化模型性能与训练效率。

使用方法

1. 数据准备：将图像数据集（PNG、JPEG、BMP等格式）组织在指定目录。可选择性准备对应的标签文件（CSV、MATLAB表格或MAT格式）。
2. 参数设置：运行主程序，通过图形界面或配置文件设置网络结构（如隐藏层数量与维度）、学习率、迭代次数等超参数。
3. 模型训练：启动训练流程，工具箱将自动执行无监督预训练和有监督微调。
4. 评估与识别：使用训练好的模型对测试集进行分类，并查看生成的性能报告和可视化结果。
5. 模型应用：加载已保存的模型文件，对新图像数据进行批量或实时分类识别。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux, 或 macOS。
• 软件环境：需要安装 MATLAB R2018a 或更高版本。
• 硬件建议：推荐配备GPU（支持CUDA）以加速训练过程，尤其适用于大规模图像数据。

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能，负责整个应用流程的调度与控制。其主要能力包括：初始化系统参数与图形用户界面、加载和预处理图像数据、执行深度玻尔兹曼机的分层预训练与有监督微调、对测试图像进行批量分类预测、生成模型性能评估报告与可视化图表，并提供模型保存与加载的接口。