机器学习：深度信念网络（DBN）原理和实现

深度信念网络结构，经典结构，直接上图： DBN由多个RBM堆叠而成，训练过程由预训练和微调构成 深度信念网络训练步骤： （1）预训练：分别单独无监督的训练每一层RBM网络，确保特征向量映射到不一样特征空间，都尽量的保留特征信息；它经过一个非监督贪婪逐层方法预训练得到权重（即不要类标，不断拟合输入，依次逐层）。在这个过程当中，数据输入到可见层，生成一个向量V，在经过权值w传给隐藏层，获得h，因为隐藏

>>阅读原文<<