DBN与Matlab代码-Neural_Network：基于MATLAB的神经网络实现（包括RBM、DBN和DNN）

简介：
本项目致力于使用MATLAB语言实现深度学习中的经典模型，如受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBN)及深层神经网络(DNN)，为研究与应用提供强大工具。 在该项目中使用MATLAB（RBM, DBN, DNN）实现神经网络：首先实现了受限玻尔兹曼机（RBM），这是一种生成型随机人工神经网络，能够学习输入数据集的概率分布。接着，实现了深度信念网络（DBN），这是一个由多层潜在变量组成的生成图形模型或一种类型的深层神经网络，在这些层级中存在连接但各内部层级之间没有直接的相互联系。最后，从这两种实现中构建了深度神经网络，并使用MNIST数据集来测试该DNN。 MATLAB代码能够将“脚本”转换为CSV文件，用于通过R绘制一些精美的图。整个项目分为三个部分：第一部分涉及RBM学习及生成字母数字图像；第二部分是DBN的学习过程以及从其生成的字母数字图像；第三部分则是深度神经网络（DNN）的预训练阶段，并比较了预训练后的DNN与随机初始化的DNN在错误率上的差异。