深度学习DBN模型与代码解析

"这篇文档是关于深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）的Java实现，主要包含代码注释，涉及深度学习的基础知识。DBN是一种多层的无监督学习模型，通常用于预训练深度神经网络的权重。" 在深度学习领域，DBN是一种重要的模型，它由多个受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBM）堆叠而成。在给定的代码中，我们可以看到DBN类的实现，包括各个成员变量和关键方法： 1. 成员变量： - `N`: 样本数量 - `n_ins`: 特征数量 - `hidden_layer_sizes`: 隐藏层的节点数数组，定义了每一层的节点数 - `n_outs`: 输出层的节点数 - `n_layers`: 隐藏层的总数 - `sigmoid_layers`: 存储Sigmoid激活函数层的数组 - `rbm_layers`: 存储RBM层的数组 - `log_layer`: Logistic Regression层，用于最后的分类或回归任务 - `rng`: 随机数生成器，用于初始化权重 2. `sigmoid`函数：这是一个Sigmoid激活函数，用于将输入线性变换到(0,1)之间，常用于神经网络的激活函数，以实现非线性转换。 3. `DBN`构造函数：该函数接收参数来初始化DBN的各个部分。它首先将输入的参数赋值给相应的成员变量。`sigmoid_layers`和`rbm_layers`数组被声明，用于存储每个隐藏层。如果未提供随机数生成器，它会创建一个新的实例。接着，构造函数遍历每一层，对第一层的输入大小设置为特征数量，后续层的输入大小则来自前一层的输出。 4. 构造过程中，对于每一层的初始化，如果是第一层，输入大小设定为特征的数量；对于其他层，输入大小等于前一层的隐藏单元数量。这体现了DBN中每一层RBM的输入来源于前一层的输出，形成一个深度的前馈网络。 5. 在实际应用中，DBN通常先通过逐层贪婪学习（unsupervised pre-training）训练RBM，然后通过反向传播（backpropagation）进行有监督微调（fine-tuning）。这里的代码可能只包含了DBN的构建部分，实际的训练过程可能需要额外的函数或方法来实现。 这段代码提供了DBN模型的基础框架，包括了数据输入、隐藏层结构、输出层以及随机数生成器的设置。不过，为了完成完整的训练和预测过程，还需要添加训练算法（如 Contrastive Divergence）和反向传播等相关功能。