深度置信网络径向基神经网络

资 源 简 介

深度置信网络径向基神经网络

详 情 说 明

深度置信网络（DBN）与径向基神经网络（RBFNN）是两种重要的深度学习模型。DBN通过堆叠多个受限玻尔兹曼机实现层次特征提取，而RBFNN则利用径向基函数作为激活函数进行非线性映射。

在MATLAB实现中，这两种网络的构建思路不同但可以互补。DBN通常采用逐层无监督预训练加有监督微调的方式，核心是构建RBM层并控制其训练参数。RBFNN的关键在于确定隐含层节点数和径向基函数的中心点，常用的高斯函数需要设置合适的宽度参数。

实际应用中可以将RBFNN作为DBN的顶层分类器，利用DBN提取的深层特征作为RBFNN的输入。这种组合既保留了DBN的特征学习能力，又发挥了RBFNN在模式识别中的优势。

MATLAB的神经网络工具箱为这两种网络提供了实现基础，但需要注意调整学习率、迭代次数等超参数，并通过交叉验证评估网络性能。对于大规模数据，还需考虑采用GPU加速训练过程。