目录
- 一、概述
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- 1.1 深度信念网络的概述
- 1.2 深度信念网络与其他深度学习模型的比较
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- 结构层次
- 学习方式
- 训练和优化
- 应用领域
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- 1.3 应用领域
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- 图像识别与处理
- 自然语言处理
- 推荐系统
- 语音识别
- 无监督学习与异常检测
- 药物发现与生物信息学
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- 二、结构
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- 2.1 受限玻尔兹曼机（RBM）
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- 结构与组成
- 工作原理
- 学习算法
- 应用
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- 2.2 DBN的结构和组成
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- 层次结构
- 网络连接
- 训练过程
- 应用领域
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- 2.3 训练和学习算法
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- 预训练
- 微调
- 优化方法
- 评估和验证
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- 三、实战
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- 3.1 DBN模型的构建
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- 定义RBM层
- 构建DBN模型
- 定义DBN的超参数
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- 3.2 预训练
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- RBM的逐层训练
- 对比散度（CD）算法
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- 3.3 微调
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- 监督训练
- 微调训练
- 模型验证和测试
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- 3.4 应用
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- 分类或回归任务
- 特征学习
- 转移学习
- 在线应用
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- 四、总结
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