运用深度学习模型实现图像的分类，主要包括卷积神经网络CNN和深信度网络DBN

资 源 简 介

运用深度学习模型实现图像的分类，主要包括卷积神经网络CNN和深信度网络DBN

详 情 说 明

图像分类是计算机视觉领域的基础任务，深度学习模型在其中发挥着重要作用。卷积神经网络（CNN）因其独特的结构优势成为主流选择，而深度信念网络（DBN）作为早期代表性模型亦有独特价值。

CNN通过局部连接、权重共享和池化操作高效提取图像的空间特征。其层级结构可自动学习从边缘到高级语义的层次化表达，经典结构如LeNet-5、AlexNet等通过堆叠卷积层与全连接层实现了突破性进展。实际应用中需注意数据增强、批归一化等优化技巧。

DBN由多层受限玻尔兹曼机（RBM）堆叠而成，通过预训练+微调的方式解决深度网络训练难题。虽然其逐层特征提取能力较强，但在图像领域计算效率不及CNN。不过DBN在特征表示学习方面的思想仍影响着后续模型发展。

当前趋势更倾向于使用CNN及其变体（如ResNet、Transformer混合架构），但理解这两种模型的差异有助于把握深度学习在视觉任务中的演进逻辑。实际选择时需权衡数据规模、计算资源与精度要求。