深度学习：深度信念网络（DBN）结构和训练过程

深度信念网络在处理维数比较多的数据时，能够起到压缩数据维度的做用。其经典结构为： web 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

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