深层受限玻尔兹曼机对RBM的改进

资 源 简 介

深层受限玻尔兹曼机对RBM的改进

详 情 说 明

深层受限玻尔兹曼机（Deep Restricted Boltzmann Machine, DRBM）是传统受限玻尔兹曼机（RBM）的一种扩展结构，通过堆叠多个RBM层来提高模型的表达能力。与单层RBM相比，DRBM能够学习更复杂的特征表示，适用于更高维度的数据处理任务。

在传统的RBM中，模型由一个可见层和一个隐藏层组成，通过无监督学习方式捕捉输入数据的概率分布。然而，单层RBM的特征提取能力有限，难以处理复杂的数据结构。DRBM通过逐层训练多个RBM，每一层的隐藏层作为下一层的可见层，逐步提取数据的深层特征。

与RBM相比，DRBM的主要改进包括： 层次化特征学习：每一层RBM独立训练，形成层次化的特征表示，使得模型能够从低层到高层逐步提取更抽象的特征。 更强的表达能力：通过多层叠加，DRBM能够建模更复杂的数据分布，适用于图像识别、语音处理等高维任务。 预训练与微调结合：DRBM可以利用逐层预训练初始化权重，再通过反向传播进行微调，提高监督学习任务的性能。

MATLAB版本的DRBM实现通常基于对比散度（Contrastive Divergence, CD）算法进行参数优化，并结合深度学习工具箱提供的函数简化训练过程。与单层RBM相比，DRBM的建模能力更强，但计算复杂度也相应增加，因此在实际应用中需权衡模型深度与效率。