目录
- 一、概述
- 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
- 结构层次
- 学习方式
- 训练和优化
- 应用领域
- 1.3 应用领域
- 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
- 二、结构
- 2.1 受限玻尔兹曼机（RBM）
- 结构与组成
- 工作原理
- 学习算法
- 应用
- 2.2 DBN的结构和组成
- 层次结构
- 网络连接
- 训练过程
- 应用领域
- 2.3 训练和学习算法
- 预训练
- 微调
- 优化方法
- 评估和验证
- 三、实战
- 3.1 DBN模型的构建
- 定义RBM层
- 构建DBN模型
- 定义DBN的超参数
- 3.2 预训练
- RBM的逐层训练
- 对比散度（CD）算法
- 3.3 微调
- 监督训练
- 微调训练
- 模型验证和测试
- 3.4 应用
- 分类或回归任务
- 特征学习
- 转移学习
- 在线应用
- 四、总结
