本文介绍了如何使用MATLAB实现深度置信网络（DBN）进行多输入分类预测。通过建立DBN模型，利用受限玻尔兹曼机（RBM）逐层训练，对数据集进行划分并计算准确率。示例代码中展示了如何配置DBN模型，包括定义隐藏层数量、选择训练算法，并进行了预测和性能评估。
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
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