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基于MATLAB的受限玻尔兹曼机(RBM)深度学习网络的训练和测试仿真
深度学习是一种强大的机器学习技术,能够学习和表示复杂的数据模式。受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)是一种常用的深度学习模型,用于无监督学习和特征提取。在本文中,我们将介绍如何使用MATLAB实现受限玻尔兹曼机的训练和测试仿真。
首先,我们需要安装MATLAB和相关的深度学习工具箱。确保你已经安装了MATLAB并拥有许可证。在MATLAB命令窗口中,输入以下命令来安装深度学习工具箱:
>> matlab.addons.toolbox.installToolbox('Deep Learning Toolbox')
接下来,让我们定义一个受限玻尔兹曼机模型。RBM由可见层和隐藏层组成,它们之间的连接权重称为权重矩阵。我们可以使用MATLAB的patternnet
函数来创建一个RBM模型:
numVisible = 10; % 可见层节点数
numHidden = 5; % 隐藏层节点数
rbm
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