深度信念网络(Deep Belief Network)

深度信念网络 (Deep Belief Network, DBN) 由 Geoffrey Hinton 在 2006 年提出。它是一种生成模型，经过训练其神经元间的权重，咱们可让整个神经网络按照最大几率来生成训练数据。咱们不只可使用 DBN 识别特征、分类数据，还能够用它来生成数据。算法 DBN 由多层神经元构成，这些神经元又分为显性神经元和隐性神经元（如下简称显元和隐元）。显元用于接受输入，隐元

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