深度玻尔兹曼机预训练

深度玻尔兹曼机（Deep Belief Network，DBN）是一种集深度学习、概率论、统计学习等多个领域知识于一体的机器学习技术。它是受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）的扩展，可以表示多层次的非线性结构。DBN的预训练过程包括两个步骤：单独训练每一个受限玻尔兹曼机，然后将每一个受限玻尔兹曼机深入展开，构成一个前向传播的深层网络。在预训练阶段，每一层的权重参数通过无监督学习的方式进行训练，以逐步学习输入数据的特征表示。预训练完成后，可以使用反向传播算法（BP）对整个网络进行微调，从而优化网络的性能。因此，预训练是深度玻尔兹曼机中重要的一步，它可以帮助网络学习到更好的特征表示，提高模型的泛化能力和性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【总结】关于玻尔兹曼机(BM)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度玻尔兹曼机(DBM)、深度置信网络(DBN)理论总结和...](https://blog.csdn.net/qq_43462005/article/details/108712717)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [深度玻尔兹曼机训练方法](https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132202265)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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