DBN深度信念神经网络

资 源 简 介

DBN深度信念神经网络

详 情 说 明

DBN（深度信念网络）是一种经典的深度学习模型，由多个受限玻尔兹曼机（RBM）堆叠而成。它通过无监督预训练和有监督微调的结合，能够高效学习数据的多层次特征表示。

核心特点： 分层训练机制：逐层训练RBM，底层学习简单特征，高层组合为复杂特征 对比散度算法：快速近似训练RBM的核心方法 双阶段学习：预训练阶段初始化权重+微调阶段优化整体网络

Matlab实现优势： 矩阵运算天然契合神经网络计算 内置工具箱简化网络构建过程 可视化工具便于观察训练动态

典型应用场景： 高维数据降维 图像识别特征提取 协同过滤推荐系统

模型演进提示： DBN推动了深度学习发展，但当前更多被性能更强的CNN/Transformer架构替代，理解其结构对掌握神经网络进化脉络很有帮助。