MATLAB实现深度置信网络（DBN）多输入分类预测

深度置信网络（Deep Belief Network，DBN）是一种用于模式识别和分类任务的深度学习模型。它由多个受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）组成，通过逐层训练和堆叠来构建。本文将介绍如何使用MATLAB实现DBN来进行多输入分类预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个多输入分类任务的数据集，其中包含多个特征变量和对应的类别标签。为了简化示例，我们使用一个二维的输入数据集，每个样本包含两个特征变量和一个类别标签。

接下来，我们需要安装并加载Deep Learning Toolbox™和Neural Network Toolbox™，这两个工具箱提供了实现DBN所需的函数和类。

% 加载数据集
load('dataset.mat'); % 请替换为您的数据集文件名

% 划分训练集和测试集
[trainInd