深度信念网络 (Deep Belief Network, DBN) 算法详解与PyTorch实现
<hr> 1. 深度信念网络 (DBN) 算法概述
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）构成的生成模型，由Geoffrey Hinton等人于2006年提出。DBN通过逐层训练RBM来学习数据的层次化特征表现，广泛应用于分类、特征学习和生成任务。
1.1 受限玻尔兹曼机 (RBM)
受限玻尔兹曼机（RBM）是一种两层神经网络，由可见层和隐藏层构成。RBM通过能量函数定义团结概率分布，并通过对比散度（Contrastive Divergence, CD）算法进行训练。
1.2 DBN的上风
- 层次化特征学习：DBN能够逐层学习数据的层次化特征表现。
- 生成能力：DBN是一种生成模型，能够生成与训练数据类似的新样本。
- 机动性ÿ
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