深度信念网络 (Deep Belief Network, DBN) 算法详解与PyTorch实现
深度信念网络 (Deep Belief Network, DBN) 算法详解与PyTorch实现
目录
- 深度信念网络 (Deep Belief Network, DBN) 算法详解与PyTorch实现
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- 1. 深度信念网络 (DBN) 算法概述
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- 1.1 受限玻尔兹曼机 (RBM)
- 1.2 DBN的优势
- 2. DBN的核心技术
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- 2.1 受限玻尔兹曼机 (RBM)
- 2.2 对比散度 (CD) 算法
- 2.3 深度信念网络 (DBN)
- 3. PyTorch实现DBN
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- 3.1 环境准备
- 3.2 PyTorch实现DBN
- 4. 案例一：分类任务 - MNIST数据集
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- 4.1 数据集介绍
- 4.2 数据预处理
- 4.3 模型训练与评估
- 4.4 运行结果
- 5. 案例二：特征学习任务 - Fashion-MNIST数据集
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- 5.1 数据集介绍
- 5.2 数据预处理
- 5.3 模型训练与评估
- 5.4 运行结果
- 总结
1. 深度信念网络 (DBN) 算法概述
深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）是一种由多层受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）组成的生成模型，由Geoffrey Hinton等人于2006年提出。DBN通过逐层训练RBM来学习数据的层次化特征表示，广泛应用于分类、特征学习和生成任务。
1.1 受限玻尔兹曼机 (RBM)
受限玻尔兹曼机（RBM）是一种两层神经网络，由可见层和隐藏层组成。RBM通过能量函数定义联合概率分布，并通过对比散度（Contrastive Divergence, CD）算法进行训练。
1.2 DBN的优势
- 层次化特征学习：DBN能够逐层学习数据的层次化特征表示。
- 生成能力：DBN是一种生成模型，能够生成与训练数据类似的新样本。
- 灵活性ÿ