DBN-MATLAB代码-Deep_Autoencoder项目提供了一个在MATLAB环境中实现深度信念网络（DBN）与深层自动编码器的工具包，适用于进行无监督特征学习和预训练。
深度信念网络自动编码器基于Ruslan Salakhutdinov 和 Geoff Hinton 的工作，并且我已将其翻译为 PyTorch 并添加了 GPU 计算以提升性能。
操作非常简单，可以通过初始化多个受限玻尔兹曼机层来创建 DBN 对象。例如：
```python
dbn = DBN(visible_units=512, hidden_units=[256, 128])
```
这将生成一个具有两个 RBM 层的深度信念网络 (DBN)，输入神经元数量为 512，第一个 RMB 的输出层有 256 个神经元，第二个则有 128。
接下来是预训练阶段：
```python
dbn.pretrain(data, labels, num_epochs)
```
其中 `data` 是一个大小为 (num_samples x num_dimensions) 的张量，而 `labels` 则是一个大小为 (num_samples) 的标签张量。参数 `num_epochs` 表示每个 RBM 层的预训练周期数。
最后一步是微调网络：
```python
dbn.fine_tuning(data)
```
这将完成深度信念网络自动编码器的基本操作流程，从初始化到最终的模型优化。
5星
