dbnmatlab代码-Neural_Network: 神经网络实现MATLAB（RBM，DBN，DNN）

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本项目包含MATLAB环境下实现的神经网络相关代码，涉及受限玻尔兹曼机（RBM）、深度信念网络（DBN）以及深度神经网络（DNN）。以下是各部分的简要介绍：

1. RBM学习

受限玻尔兹曼机（RBM）是一种生成型随机人工神经网络，能够学习输入数据的概率分布。本项目中的RBM实现，可以生成与输入数据类似的图像，并以字母和数字形式展示。

2. DBN学习

深度信念网络（DBN）是一种由多层潜在变量（隐藏单元）组成的生成图形模型，或称为深度神经网络。各层之间存在连接，但层内无连接。本项目中的DBN实现，可以生成字母和数字的图像。

3. DNN学习（预训练）

本项目中的深度神经网络（DNN）是基于前两个实现（RBM和DBN）完成的。通过MNIST数据集进行测试，DNN可以实现图像识别。此外，本项目还提供了MATLAB脚本，用于生成CSV文件，并使用R语言绘制精美图表。代码分为以下三个部分：

• 第一部分：RBM学习 -> 从RBM生成图像（字母数字）
• 第二部分：DBN学习 -> 从DBN生成图像（字母数字）
• 第三部分：DNN学习（预训练） -> 比较预训练DNN和随机初始化DNN的错误率

注意事项

• 请确保在MATLAB环境中运行代码
• 代码已分块组织，可根据需求选择相应的部分进行学习与使用

希望这个项目能对您在神经网络领域的探索和学习有所帮助！

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