基于深度置信网络的DBN+SVM分类预测

基于深度置信网络的DBN+SVM分类预测

深度置信网络（Deep Belief Network，DBN）是一种基于无监督学习的深度学习模型，常用于特征提取和分类任务。本文将介绍如何结合DBN和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）进行分类预测，并提供改进的DBN的Matlab代码。

DBN+SVM分类预测的步骤如下：

1. 数据准备：首先，需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含输入特征和对应的类别标签。

2. DBN训练：使用无监督学习算法（如受限玻尔兹曼机）逐层训练DBN。每一层的隐藏层作为下一层的输入。最后一层隐藏层的输出作为DBN的特征表示。

下面是使用Matlab实现的DBN训练代码：

% 设置DBN的参数
numLayers = 3;  % DBN的层数
hiddenSize = [100