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

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简介：
本项目提供了一套基于MATLAB的神经网络实现方案，涵盖受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBN)及深层神经网络(DNN)，助力科研与工程应用。在该项目中使用MATLAB（RBM, DBN, DNN）代码实施神经网络：受限玻尔兹曼机（RBM）是一种生成型随机人工神经网络，能够学习输入数据集上的概率分布。接着实现深度信念网络（DBN），这是一种由多层潜在变量组成的生成图形模型或一类深层神经网络，各层之间存在连接但内部每层没有相互连接。最后，在前两部分的基础上实现了深度神经网络，并使用MNIST数据集来测试DNN的性能。该项目中的MATLAB代码从“脚本”生成CSV文件，用于用R绘制一些精美的图表。整个项目分为三个主要步骤：第一部分是通过RBM进行学习并生成图像；第二部分则是利用DBN进行训练和图像生成；第三部分则是在预训练DNN与随机初始化的DNN之间比较错误率。

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

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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。

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

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本项目提供了一套基于MATLAB的神经网络实现方案，涵盖受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBN)及深层神经网络(DNN)，助力科研与工程应用。在该项目中使用MATLAB（RBM, DBN, DNN）代码实施神经网络：受限玻尔兹曼机（RBM）是一种生成型随机人工神经网络，能够学习输入数据集上的概率分布。接着实现深度信念网络（DBN），这是一种由多层潜在变量组成的生成图形模型或一类深层神经网络，各层之间存在连接但内部每层没有相互连接。最后，在前两部分的基础上实现了深度神经网络，并使用MNIST数据集来测试DNN的性能。该项目中的MATLAB代码从“脚本”生成CSV文件，用于用R绘制一些精美的图表。整个项目分为三个主要步骤：第一部分是通过RBM进行学习并生成图像；第二部分则是利用DBN进行训练和图像生成；第三部分则是在预训练DNN与随机初始化的DNN之间比较错误率。

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基于PyTorch实现的DBN网络

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本项目采用Python深度学习框架PyTorch实现了深度信念网络(DBN)，适用于图像识别、自然语言处理等领域，为用户提供强大的特征学习能力。 DBN（深度信念网络）是一种由多个受限玻尔兹曼机（RBM）层堆叠而成的深度学习模型，在PyTorch框架下实现这样的网络可以利用其强大的计算能力和灵活性。本项目的核心目标是使用PyTorch构建一个能够处理不定长度数据和21维特征进行回归预测的DBN，输出为N维标量序列。理解DBN的关键在于它由多个RBM层组成，每个RBMs都是二元或连续随机变量图模型的一部分。这些机器能通过无监督学习方法捕捉到原始输入的数据结构，并且可以将预训练权重传递给下一层进行有监督的微调过程，以此来避免梯度消失和爆炸问题并加速深度网络的学习。在PyTorch中实现DBN时，需要自定义RBM类，包括前向传播、反向传播以及训练测试函数。每个RBMs层会学习数据隐藏表示，并且通常采用贪婪逐层无监督预训练策略进行初始化。这一过程中，输入的数据首先被映射到隐藏单元上然后通过重构过程返回可见层，在此期间权重会被更新以最小化重构误差。对于处理不定长度的序列数据（N），可以利用PyTorch中的`torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence`和`unpack_padded_sequence`函数来管理不同长度的数据，确保在计算损失以及反向传播时只考虑实际有效部分而忽略填充区域的影响。网络结构可能包括多个RBMs层，并且每个RBMs之后可能会添加全连接（FC）层以进行有监督的微调过程。激活函数的选择应根据任务需求确定，在回归任务中通常选择线性或ReLU作为输出层的激活方式。在训练阶段，可以使用Adam优化器因其良好的收敛性和鲁棒性而被广泛采用，并且可以选择均方误差或者平均绝对误差作为损失函数以适应不同情况下的预测精度要求。本项目将包含以下核心文件： 1. `dbn.py`: 定义了DBN网络的类结构，包括RBM层和全连接层的具体实现及训练评估逻辑。 2. `train.py`: 负责加载数据、实例化模型、设定超参数并执行训练过程以保存最优权重配置。 3. `test.py`: 用于加载已训练好的模型，并在测试集上评估其预测准确性。通过上述步骤，该项目旨在利用RBM的无监督学习能力与全连接层有监督微调相结合的方式处理不定长特征序列的数据回归问题。同时展示了如何灵活地使用PyTorch构建和优化深度网络结构以及有效地管理变长度输入数据的技术手段。

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