MATLAB实现深度置信网络（DBN）多输入单输出回归预测

MATLAB实现深度置信网络（DBN）多输入单输出回归预测

深度置信网络（Deep Belief Network，DBN）是一种用于无监督学习和特征提取的深度学习模型。它由多个堆叠的受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）组成。DBN可以用于各种任务，包括回归预测。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，我们需要准备数据。假设我们有n个输入变量和一个输出变量，我们的目标是使用DBN模型根据输入变量预测输出变量。我们将使用一个包含m个样本的训练集来训练模型。

下面是MATLAB代码的示例，用于实现DBN模型的多输入单输出回归预测：

% 步骤1：准备数据
% 假设我们有n个输入变量和一个输出变量
% X是大小为m x n的输入矩阵，y是大小为m x 1的输出向量
% 这里假设数据已经准备好

% 步骤2：设置DBN模型参数
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