基于深度置信网络的手写数字识别——以MNIST数据集为例

基于深度置信网络的手写数字识别——以MNIST数据集为例

深度学习近年来在机器学习领域发展迅速，其中深度神经网络（DNN）作为其中的代表，已经在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了很好的效果。而深度置信网络（DBN）作为一种新兴的深度学习模型，在模式识别、图像分类等领域也表现出非常强大的能力。本文将介绍如何基于DBN实现手写数字识别，并使用MNIST数据集进行测试。

1. 数据集简介

MNIST是一个广泛使用的手写数字数据集，由60,000张训练图像和10,000张测试图像组成，其中每张图像都是28x28像素的灰度图像。MNIST数据集可以在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 上下载。

2. 算法实现

首先，我们需要实现DBN的网络结构，此处我们采用两层网络，第一层是可视层（输入层），第二层是隐层。以下是matlab代码：

% DBN网络结构
input_layer_size = 784; % 输入层节点数
hidden_layer_size =