深度学习中的深度信念网络(DBN)

资 源 简 介

深度学习中的深度信念网络(DBN)

详 情 说 明

深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）是深度学习领域中的一种重要模型，主要用于数据的分类和预测任务。DBN由多个受限玻尔兹曼机（RBM）堆叠而成，通过逐层训练的方式实现对复杂数据特征的高效提取。

DBN的训练过程分为两个阶段：预训练和微调。预训练阶段通过无监督学习逐层训练每个RBM，帮助网络学习数据的潜在特征表示；微调阶段则通过有监督学习对整个网络进行优化，使其更好地适应分类或回归任务。

DBN在图像识别、语音处理和推荐系统等领域表现出色，尤其适用于数据标注成本较高的场景。此外，DBN还启发了其他深度学习模型的发展，为现代神经网络架构奠定了基础。