MATLAB实现多输入单输出回归预测的DBN多层深度置信网络

MATLAB实现多输入单输出回归预测的DBN多层深度置信网络

深度置信网络（Deep Belief Networks，DBN）是一种用于无监督学习的深度神经网络模型。它由多个堆叠的受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines，RBM）组成，每个RBM都是一个两层的神经网络。在本文中，我们将使用MATLAB实现一个DBN模型，用于多输入单输出的回归预测任务。

首先，我们需要准备训练数据。假设我们有N个样本，每个样本包含M个输入特征和一个目标输出。我们将训练数据表示为一个大小为N×(M+1)的矩阵，其中每一行表示一个样本，最后一列表示目标输出。在这个例子中，我们将使用一个简单的示例数据集来演示代码的实现。

% 示例数据集
X = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 输入特征
Y = [10; 20; 30]; % 目标输出

接下来，我们将定义DBN模型的参数。DBN由多个RBM组成，每个RBM都有自己的权重和偏置。我们还需要定义一些训练超参数，如学习率和训练迭代次数。

% DBN参数设置
hiddenLayerSizes = [10 10]; % 隐藏层大小
learningRate = 0.1; % 学习率
numEpochs = 100; % 训练迭代次数

然后，我们将使用MATLAB的Deep Learning Toolbox来创建DBN模型。通过逐层训练，我们可以初始化和训练每个RBM，并将它们堆叠在一起形成一个完整的DBN模型。