基于神经网络的深度学习模型：深度玻尔兹曼机DBN网络基本概念和工作原理

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深度玻尔兹曼机(DBN)是一种无监督、非生成模型，常用于模拟数据生成和预测分析。DBN通过堆叠多层节点进行表示学习，具有参数少、训练快的优点。本文深入讲解DBN的基本概念、工作原理、训练方法，包括层次分布式训练和BP算法求解参数，并通过手写数字识别和房价预测的案例展示其实战应用。

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着深度学习的火热以及模型复杂度的提升，基于神经网络的深度学习模型逐渐受到越来越多学者的关注。而深度玻尔兹曼机(Deep Boltzmann Machines,DBMs)就属于这一类代表性模型。DBM是一种无监督、非生成模型，可以用来模拟数据生成过程并进行预测分析，其优点在于参数个数少、训练速度快、预测能力强。虽然DBM具有很高的拟合能力，但对于给定数据的预测能力不足。在实际应用中，人们需要对DBM的输出结果做进一步处理，比如将概率转换为决策或者学习到的特征表示进行降维或聚类等。近年来，由于深度学习的兴起，越来越多的研究人员试图寻找更有效的方式来学习表示，提升DBM的预测能力。其中，深层玻尔兹曼机学习(Deep belief network learning,DBN Learning)就是一种有效的表示学习方法。它通过堆叠多个不同的层次的节点来建立表示学习模型。

本文首先会简要介绍DBN的基本概念和工作原理；然后阐述DBN的堆叠结构和层次分布式训练的原理；接着介绍了如何利用BP算法求解DBN的参数；最后，用例实践地展示了如何使用DBN网络来实现特征学习以及分类预测。

2.DBN的基本概念和工作原理

深层玻尔兹曼机网络(Deep Belief Networks,DBNs)是由Hinton提出的一种无监督、非生成模型，用于模拟数据生成过程并进行预测分析。与其他类型的神经网络不同的是，DBN具有一个深度结构，每层都由二进制向量表示的样本数据驱动，通过对节点的状态进行循环传播，将信息从底层向上层传递。这种信息传递方式不同于一般的前馈网络，使得DBN有别于其他深度学习模型。