DBNs是一个概率生成模型，与传统的判别模型的神经网络相对，生成模型是建立一个观察数据和标签之间的联合分布，对P(Observation|Label)和 P(Label|Observation)都做了评估，而判别模型仅仅而已评估了后者，也就是P(Label|Observation)。对于在深度神经网络应用传统的BP算法的时候，DBNs遇到了以下问题： （1）需要为训练提供一个有标签的样本集；

受限玻尔兹曼机对于当今的非监督学习有一定的启发意义。   深度信念网络(DBN, Deep Belief Networks)于2006年由Geoffery Hinton提出。

概率生成模型（generative model）的目标就是要最大化输入数据x的概率p(x)，信念网络是图理论与概率论结合，信念网（Belief Nets）需要解决两个问题： 1. 推理（inference），推导未观察变量的状态。 2. 学习（learning），调整权值使得观察变量生成的概率最大。 早期的图模型是人工定义图结构（各节点之间的关系）和各变量之间的条件概率。对于随机生成神经网来

《 Stereo Matching with Color-Weighted Correlation, Hierarchical Belief Propagation, and Occlusion Handling》 题目翻译：使用颜色加权的相关性和遮挡区处理的结构性置信度传播的立体匹配算法 其提出的算法主要流程为以下三个步骤，文章中也分别给出了相对应的框图： 1.初始视差的得到 2.像

《Segment-based stereo matching using belief propagation and a self-adapting dissimilarity measure》 将题目翻译过来是：使用置信度传播和自适应差异测度的基于图像分割的立体匹配算法 其提出的算法主要流程为： 1.准备待匹配图像对 2.使用mean-shift方法，根绝颜色和亮度的统一性，将参考图像

Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.3 http://blog.csdn.net/sunbow0 第二章Deep Belief Network (深度信念网络) 3实例 3.1 测试数据 按照上例数据，或者新建图片识别数据。 3.2 DBN实例 //****************例2（读取固定样本

Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.2 http://blog.csdn.net/sunbow0 第二章Deep Belief Network (深度信念网络) 2基础及源码解析 2.1 Deep Belief Network深度信念网络基础知识 1）综合基础知识参照： http://tieba.ba

Hintion老爷子在06年的science上的论文里阐述了 RBMs 可以堆叠起来并且通过逐层贪婪的方式来训练，这种网络被称作Deep Belife Networks(DBN)，DBN是一种可以学习训练数据的高层特征表示的网络，DBN是一种生成模型，可见变量  与  个隐层的联合分布： 这里 x = h0，为RBM在第 k 层的隐层单元条件下的可见单元的条件分布， 是一个DBN顶部可见层与隐

Hintion老爷子在06年的science上的论文里阐述了 RBMs 可以堆叠起来并且通过逐层贪婪的方式来训练，这种网络被称作Deep Belife Networks(DBN)，DBN是一种可以学习训练数据的高层特征表示的网络，DBN是一种生成模型，可见变量  与  个隐层的联合分布： 这里 x = h0，为RBM在第 k 层的隐层单元条件下的可见单元的条件分布， 是一个DBN顶部可见层与隐

Abstract 基于应用于工业烧结过程中，监控关键质量指标非常重要，指标难以在线测量。软测量技术是一种很好地在线测量质量指标的解决方案。深度学习的非线性数据处理能力被广泛应用于软测量领域。 本文提出了一种有监督的深度置信网络（SDBN），通过每个受限玻尔兹曼机的输入变量中引入质量变量来提取软传感器的质量相关特征。 通过对一个实际工业烧结过程的实例研究，SDBN显示出比原始的深度信念网络和堆