基于深度置信网络（DBN）的手写数字识别：使用MATLAB实现

于 2023-09-09 04:11:32 发布
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本文介绍了如何使用MATLAB的深度学习工具箱，结合MINIST数据集，实现基于深度置信网络（DBN）的手写数字识别。详细过程包括数据集准备、模型构建、训练、测试及预测，旨在帮助读者理解和应用DBN进行图像分类。

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基于深度置信网络（DBN）的手写数字识别：使用MATLAB实现

手写数字识别是计算机视觉领域中的一个经典问题，它旨在通过对手写数字图像进行分析和分类，准确地识别出每个数字。深度置信网络（Deep Belief Networks，DBN）是一种深度学习模型，通过多层神经网络的堆叠和逐层训练，能够有效地解决手写数字识别问题。在本文中，我们将使用MATLAB实现基于DBN的手写数字识别，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备手写数字数据集。在这里，我们将使用经典的MINIST数据集作为示例。MINIST数据集包含了大量的手写数字图像，每张图像都标注有相应的数字。我们可以从公共数据集库或者MINIST官方网站上下载该数据集，并将其解压到本地。

接下来，我们将使用MATLAB中的深度学习工具箱来构建和训练DBN模型。下面是一段MATLAB代码，展示了如何使用DBN对MINIST数据集进行手写数字识别。

% 步骤1：加载和准备数据集
data = load(
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基于深度置信网络的手写数字识别——以MNIST数据集为例
持续更新
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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。本文介绍了基于深度置信网络的手写数字识别，采用MNIST数据集进行测试，最终得到了非常不错的结果。其中，train_x为MNIST数据集中的训练图像集，opts是一个结构体，包含了DBN神经网络的一些参数，如学习率、最大迭代次数等。其中，test_x为MNIST数据集中的测试图像集，test_y为MNIST数据集中的测试标签集。
[转]教你看懂各种神经网络
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利用dbn+nn实现手写数字识别
06-26
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深度置信网络(DeepBeliefNetwork,DBN)属于生成性深度学习结构。其可获取观测数据和相应类别的联合概率分布，能方便地预测先验概率和后验概率[2]。DBN网络可看作是多个RBM的叠加，第一个RBM的输入作为全局输入量，隐层输出作为下一层RBM的输入，最后一层RBM的输出为全局输出。在层叠RBM时，在输入端采用RBM连接，在输出段采用BP网络连接。DBN经过训练后的错误率仅为2.25%，具有较好的识别效果。BP网络通常结构是输入层，隐层和输出层构成。其训练由输入的前向传播以及误差的反馈传播构成。
基于深度自编码（DBN）的手写体识别代码实现
03-30
Code provided by Ruslan Salakhutdinov and Geoff Hinton Permission is granted for anyone to copy, use, modify, or distribute this program and accompanying programs and documents for any purpose, provided this copyright notice is retained and prominently displayed, along with a note saying that the original programs are available from our web page. The programs and documents are distributed without any warranty, express or implied. As the programs were written for research purposes only, they have not been tested to the degree that would be advisable in any important application. All use of these programs is entirely at the user's own risk. How to make it work: 1. Create a separate directory and download all these files into the same directory 2. Download from http://yann.lecun.com/exdb/mnist the following 4 files: o train-images-idx3-ubyte.gz o train-labels-idx1-ubyte.gz o t10k-images-idx3-ubyte.gz o t10k-labels-idx1-ubyte.gz 3. Unzip these 4 files by executing: o gunzip train-images-idx3-ubyte.gz o gunzip train-labels-idx1-ubyte.gz o gunzip t10k-images-idx3-ubyte.gz o gunzip t10k-labels-idx1-ubyte.gz If unzipping with WinZip, make sure the file names have not been changed by Winzip. 4. Download Conjugate Gradient code minimize.m 5. Download Autoencoder_Code.tar which contains 13 files OR download each of the following 13 files separately for training an autoencoder and a classification model: o mnistdeepauto.m Main file for training deep autoencoder o mnistclassify.m Main file for training classification model o converter.m Converts raw MNIST digits into matlab format o rbm.m Training RBM with binary hidden and binary visible units o rbmhidlinear.m Training RBM with Gaussian hidden and binary visible units o backprop.m Backpropagation for fine-tuning an autoencoder o backpropclassify.m Backpropagation for classification using "encoder" network o CG_MNIST.m Conjugate Gradient optimization for fine-tuning an autoencoder o CG_CLASSIFY_INIT.m Co
基于matlab的dbn在mnist 手写数字上的实现
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