DBN-LSTM算法

DBN-LSTM（Deep Belief Network with Long Short-Term Memory）是一种结合了深度信念网络（Deep Belief Networks, DBNs）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的神经网络模型。DBNs主要用于无监督学习，而LSTMs则擅长处理序列数据并解决长期依赖问题。

在这个组合中，DBN首先通过无监督的方式预训练，学习到输入数据的高级表示。然后，这些表示作为LSTM的初始状态输入，利用LSTM的循环结构以及门控机制（包括输入门、遗忘门和输出门）来捕获和存储长期依赖的信息。这种结构使得DBN-LSTM能够更好地捕捉复杂的序列模式，并且在诸如自然语言处理、语音识别、时间序列预测等任务中展现出优秀性能。

**相关问题--**
1. DBN-LSTM如何结合两者优势以提高模型性能？
2. 使用DBN-LSTM时，如何调整预训练阶段和微调阶段的参数设置？
3. 这种模型在哪些具体的机器学习应用中取得了突破？