15、深度信念网络与强化学习：理论、实践与应用

深度信念网络与强化学习：理论、实践与应用

深度信念网络（DBN）

DBN架构与训练

DBN是一种多层信念网络，每一层都是一个受限玻尔兹曼机（RBM）堆叠而成。除了第一层和最后一层，每一层既是前一层节点的隐藏层，又是后一层节点的输入层。DBN的两层之间通过权重矩阵连接，顶部两层是无向的，形成关联记忆；下部两层有来自上层的有向连接，将关联记忆转换为观测变量。

DBN具有两个重要特性：
1. 通过高效的逐层过程学习自上而下的生成权重，这些权重决定了一层中的变量如何依赖于上一层。
2. 训练完成后，通过一次自下而上的传递可以推断出每一层隐藏变量的值。

DBN的训练使用贪心算法，一次训练一层，RBM按顺序学习。训练过程分为正相和负相：
- 正相 ：用训练数据集的数据训练第一层，同时冻结其他层，得出第一个隐藏层的所有个体激活概率。
- 负相 ：以与正相类似的方式重建可见单元，更新所有相关权重。

后续层将前一层的输出作为输入产生输出，每一层的输出本质上是具有更简单分布的数据的新表示。当最后一个隐藏层的学习完成时，整个DBN训练完成。

微调

微调的目标是提高模型的准确性，更好地区分类别。它旨在找到层间权重的最优值，通过稍微调整原始特征来获得更精确的类别边界。微调使用小的标记数据集，反向传播是一种用于微调的方法，有助于模型更好地泛化。

数据集和库

可以使用TensorFlow库和TensorFlow DBN Git仓库（https://github.co