RBM-DBN有限玻尔兹曼机、深度置信网的Matlab实现

资 源 简 介

RBM-DBN有限玻尔兹曼机、深度置信网的Matlab实现

详 情 说 明

有限玻尔兹曼机（RBM）和深度置信网络（DBN）是深度学习中重要的无监督学习模型，常用于特征提取和预训练。在Matlab中实现这两种模型可以帮助我们更直观地理解其工作原理。

RBM是一种两层结构的概率生成模型，包含可见层和隐藏层，层间全连接但层内无连接。通过对比散度算法进行训练，RBM可以学习输入数据的概率分布。DBN则由多个堆叠的RBM组成，通过逐层训练的方式构建深层网络，最终可用于分类或回归任务。

在Matlab中实现时，可以利用MNIST手写数字数据集进行验证。首先需要对数据进行预处理，如归一化和分批处理。然后构建RBM模型，定义可见单元和隐藏单元的数量，并通过迭代训练优化权重参数。完成单个RBM训练后，可以将其隐藏层作为下一个RBM的输入层，逐步构建DBN。

通过观察重构误差和分类准确率，可以评估模型的性能。这种实现不仅有助于理解RBM和DBN的工作原理，还能掌握深度学习中的关键概念，如Gibbs采样、能量函数和梯度下降等。