MATLAB深度信念网络实现与教学演示项目

资 源 简 介

本项目为MATLAB环境下的深度信念网络（DBN）教学实现，提供完整的训练和推理流程，包含逐层预训练与微调机制。代码注释详尽，支持MNIST数据集和自定义数据验证，并通过可视化界面直观展示学习过程，适合初学者入门深度学习。

详 情 说 明

深度信念网络教学演示项目

项目介绍

本项目是基于MATLAB实现的深度信念网络教学演示系统，专为机器学习初学者设计。通过完整的DBN实现流程，结合丰富的可视化展示，帮助用户深入理解深度信念网络的训练机制和工作原理。项目采用逐层预训练与整体微调的双阶段学习策略，支持MNIST手写数字识别任务，并提供直观的训练过程监控和网络特征分析功能。

功能特性

• 完整训练流程：实现从数据预处理、网络构建到训练优化的全流程
• 双阶段学习机制：包含受限玻尔兹曼机的逐层预训练和反向传播整体微调
• 多维度可视化：提供网络结构、训练过程、特征学习效果的可视化展示
• 灵活数据支持：兼容标准MNIST数据集和用户自定义数据格式
• 教学导向设计：详细代码注释配合可视化演示，降低深度学习入门门槛

使用方法

1. 数据准备：将MNIST数据集或自定义数据按指定格式放置于data目录
2. 参数配置：在config.m中设置网络层结构、学习率、训练轮数等超参数
3. 启动训练：运行main.m主程序开始网络训练过程
4. 结果查看：实时观察训练曲线，训练完成后查看准确率和可视化结果
5. 预测验证：使用训练好的模型对新数据进行分类预测

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 至少4GB可用内存（推荐8GB以上）
• 支持MATLAB图形界面显示

文件说明

主程序文件整合了深度信念网络的完整实现流程，具备网络架构初始化、数据加载与预处理、受限玻尔兹曼机逐层预训练、整个网络的反向传播微调、训练过程实时监控与可视化、模型性能评估与测试集验证、特征学习效果展示以及用户交互界面管理等功能模块。该文件作为项目入口，协调各组件协同工作，确保教学演示的连贯性和完整性。