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背影 DBN神经网络的原理 DBN神经网络的定义 受限玻尔兹曼机（RBM） 粒子群算法的原理 DBN的粒子群改进深度信念网络的回归分析 基本结构 主要参数 数据 MATALB代码 结果图 展望
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DBN是一种深度学习神经网络，拥有提取特征，非监督学习的能力，是一种非常好的分类算…目录
背影 DBN神经网络的原理 DBN神经网络的定义 受限玻尔兹曼机（RBM） 粒子群算法的原理 DBN的粒子群改进深度信念网络的回归分析 基本结构 主要参数 数据 MATALB代码 结果图 展望
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DBN是一种深度学习神经网络，拥有提取特征，非监督学习的能力，是一种非常好的分类算法，本文粒子群改进深度信念网络的回归分析
DBN神经网络的的原理 深度信念神经网络DBN的定义
深度信念网络，DBN，Deep Belief Nets，神经网络的一种。既可以用于非监督学习，类似于一个自编码机；也可以用于监督学习，作为分类器来使用。
从非监督学习来讲，其目的是尽可能地保留原始特征的特点，同时降低特征的维度。从监督学习来讲，其目的在于使得分类错误率尽可能地小。而不论是监督学习还是非监督学习，DBN的本质都是Feature Learning的过程，即如何得到更好的特征表达。
作为神经网络，神经元自然是其必不可少的组成部分。DBN由若干层神经元构成，组成元件是受限玻尔兹曼机（RBM）。
受限玻尔兹曼机（RBM）
RBM是一种神经感知器，
