深度置信网络matlab

深度置信网络（Deep Belief Network, DBN）是一种人工神经网络模型，通常用于无监督学习任务，如特征学习或数据预处理。在MATLAB中，你可以使用Neural Network Toolbox来构建DBN。以下是使用该工具箱创建DBN的基本步骤：

1. **安装与加载工具箱**：如果你还没有安装，首先需要安装并激活Neural Network Toolbox。

2. **初始化DBN结构**：通过`dbnLayer`函数创建多层隐马尔可夫随机场（Restricted Boltzmann Machines, RBMs），然后堆叠成一个DBN结构。

layers = [
    dbnLayer(numVisibleUnits, 'visible', 'binary') % 输入层，二进制单元
    dbnLayer(hiddenUnits, 'hidden') % 隐藏层，可以设置层数和节点数
];

这里的`numVisibleUnits`是输入层的节点数，`hiddenUnits`是隐藏层的节点数。

3. **训练网络**：使用`trainNetwork`函数，传入训练数据、网络结构以及训练选项，例如迭代次数。

options = trainingOptions('rbm');
net = trainNetwork(trainData, layers, options);

4. **评估与可视化**：训练完成后，可以使用`sim`函数测试网络性能，并利用`plot`或`imshow`等函数观察内部表示。

testScores = classify(net, testData);
visualizeFeatures(net); % 可视化中间层特征