深度信念网络（Deep Belief Network，DBN）

深度信念网络（Deep Belief Network，DBN）是由Geoffrey Hinton等人于2006年提出的深度学习模型。它是一种基于无监督学习的生成模型，具有多层的堆叠结构，由多层受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines，RBM）堆叠而成。DBN是一种深度神经网络，包含多个层次，每一层都学习数据中的高级抽象特征。

在DBN中，最底层是可见层，负责接收输入数据；而顶层及其它所有隐藏层则是受限玻尔兹曼机，每个RBM层都学习输入数据的不同特征表示。DBN的一个关键特性是它的两阶段学习过程：首先是无监督的预训练，逐层调整权重；然后是有监督的微调，整体优化网络以提高特定任务的性能。

深度信念网络被广泛应用于模式识别、特征学习和数据生成等领域，尤其在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有广泛应用。由于其强大的特征学习和表示能力，DBN在人工智能领域具有重要的地位。

实现深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）的Java示例是一个相对复杂的任务，因为它涉及到多个组件和层级的构建，以及前向和后向传播算法的实现。在Java中实现这样的模型通常需要使用数值计算库，比如ND4J（N-Dimensional Arrays for Java），它是DL4J（Deep Learning for Java）的一部分，后者是一个为Java和Scala设计的深度学习库。

实现一个完整的DBN模型超出了简单示例的范围，以下代码片段是如何开始构建这样的模型。

先添加DL4J和ND4J的依赖包，然后构建DBN的组件。这通常涉及到创建RBM（受限玻尔兹曼机）层࿰