DBN_Learning: 利用深度RBM进行多分类模型的构建

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DBN_Learning介绍了一种基于深层受限玻尔兹曼机(RBM)的技术，用于高效地构建和训练多分类模型，旨在提高大规模数据集上的分类精度。基于RBM的深度学习算法利用多层RBM模型实现二分类任务。当前采用的是包含两层RBM的设计，且特征输入仅为8维，效果不尽如人意。功能框架包括：DBN.py（深度学习主框架），负责数据输入、sigmoid转换、RBM堆叠及softmax输出；RBM.py（定义了RBM结构及其gibbs采样和交叉熵误差验证）；dA.py（降噪自动编码器，目前仍在研究中）；SdA.py（堆叠式降噪自动编码器，同样还在探索阶段）；HiddenLayer.py（处理权重计算与更新的隐层模块）以及util.py（执行softmax函数以进行输出）。此外还有一个normal_8.py用于输入数据归一化至[0,1]区间。训练和测试分别使用train.txt和text.txt文件中的数据集。该算法还涉及基于复杂语言网络的文本分类，包括生成语言网络及提取其特征两部分工作，并采用了twenty-news-group作为基础数据集进行实验研究。

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DBN_Learning: 利用深度RBM进行多分类模型的构建

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DBN_Learning介绍了一种基于深层受限玻尔兹曼机(RBM)的技术，用于高效地构建和训练多分类模型，旨在提高大规模数据集上的分类精度。基于RBM的深度学习算法利用多层RBM模型实现二分类任务。当前采用的是包含两层RBM的设计，且特征输入仅为8维，效果不尽如人意。功能框架包括：DBN.py（深度学习主框架），负责数据输入、sigmoid转换、RBM堆叠及softmax输出；RBM.py（定义了RBM结构及其gibbs采样和交叉熵误差验证）；dA.py（降噪自动编码器，目前仍在研究中）；SdA.py（堆叠式降噪自动编码器，同样还在探索阶段）；HiddenLayer.py（处理权重计算与更新的隐层模块）以及util.py（执行softmax函数以进行输出）。此外还有一个normal_8.py用于输入数据归一化至[0,1]区间。训练和测试分别使用train.txt和text.txt文件中的数据集。该算法还涉及基于复杂语言网络的文本分类，包括生成语言网络及提取其特征两部分工作，并采用了twenty-news-group作为基础数据集进行实验研究。

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