深度信念网络 DBN

资 源 简 介

深度信念网络 DBN

详 情 说 明

深度信念网络（Deep Belief Network，DBN）是一种具有多层隐藏单元的神经网络架构。它由多个受限玻尔兹曼机（RBM）堆叠而成，这种分层结构使其能够学习输入数据的高阶特征表示。DBN最显著的特点是采用逐层无监督预训练的方式初始化网络权重，这种机制有效解决了传统深度神经网络训练中的梯度消失问题。

在非监督学习场景下，DBN通过RBM的层次结构实现对输入数据的特征提取和降维，其工作模式类似于自编码器。当用于监督学习时，DBN会在预训练完成后添加输出层，通过反向传播算法进行微调，这时整个网络就转变为具有强大表征能力的分类器。DBN在图像识别、语音处理和推荐系统等领域展现出优异的性能，尤其是在标注数据有限的场景下，其无监督预训练的优势更为明显。