Python深度学习实践：深度信念网络（DBN）的理论与实践_dbn训练python代码

Python深度学习实践：深度信念网络（DBN）的理论与实践

1.背景介绍

1.1 深度学习的兴起

近年来，深度学习在多个领域取得了令人瞩目的成就,例如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等,它极大地推动了人工智能的发展。与传统的机器学习算法相比,深度学习能够从大量数据中自动学习特征表示,无需人工设计特征,从而在许多任务上取得了更好的性能。

1.2 深度信念网络简介

深度信念网络(Deep Belief Network, DBN)是一种由多层受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)组成的概率生成模型。它由Geoffrey Hinton等人于2006年提出,是较早的深度学习模型之一。DBN通过无监督的贪婪层层训练方式来学习输入数据的概率分布,并可以用于生成式任务和判别式任务。

2.核心概念与联系

2.1 受限玻尔兹曼机(RBM)

受限玻尔兹曼机是DBN的基础构建块,是一种无向概率图模型。RBM由两层节点组成:一层可见节点(visible units)和一层隐藏节点(hidden units)。可见节点对应于输入数据,而隐藏节点则学习输入数据的隐含特征表示。这两层节点之间存在连接权重,但同一层内的节点之间没有连接。

graph LR
    subgraph RBM
        v1(v1)
        v2(v2)
        v3(v3)
        h1(h1)
        h2(h2)
        h3(h3)
        v1---h1
        v1---h2 
        v1---h3
        v2---h1
  
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12