dbn专题
DBN---RBM简介
上图即是RBM(受限玻尔兹曼机)的网络结构图，与玻尔兹曼机的区别就在于没有层内连接，其中 v v为可见层，hh为隐藏层，可见层用于输入数据和获取结果，隐藏层则表示状态的变化，另外 v=(v1,v2,...,vnv) \mathbf v=(v_1,v_2,...,v_{n_{v}})表示可见层神经元的状态， h=(h1,h2,...,hnh) \mathbf h=(h_1,h_2,...
受限玻尔兹曼机（RBM, Restricted Boltzmann machines）和深度信念网络（DBN, Deep Belief Networks）
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。
AutoEncoder、RBM、DBM、DBN初探
转自牛人博客：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775524 AutoEncoder自动编码器 Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中的权重。自然地，我
机器学习代码整理pLSA、BoW、DBN、DNN
丕子同学整理点自己的代码：Lp_LR、Pagerank(MapReduce)、pLSA、BoW、DBN、DNN 听说如果你在github等代码托管平台上有自己的开源工具，可以写进简历，是一个加分~ 那就整理整理之前的一些代码片段。 PG_ROC_PR_R：R语言绘制ROC和PR曲线。R PG_PageRank：mapreduce版本的pagerank计算方法。Shell
【DBN时间序列预测】粒子群算法优化深度置信网络PSO-DBN风电时间序列预测【含Matlab源码 3046期】
⛄一、粒子群算法优化DBN深度置信网络简介 粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它通过模拟鸟群或鱼群等生物集体行为，以寻找最优解。深度置信网络（Deep Belief Networks，DBN）是一种多层神经网络模型，具有强大的特征学习和表示能力。在数据回归预测任务中，可以使用粒子群算法来优化深度置信网络。 具体而言，P
【DBN回归预测】改进的灰狼算法优化深度置信网络GWO-DBN数据回归预测（多输出）【含Matlab源码 3243期】
⛄一、改进的灰狼算法优化深度置信网络GWO-DBN简介 改进的灰狼算法优化深度置信网络GWO-DBN是一种利用灰狼算法优化深度置信网络的方法。该方法通过优化隐藏层节点数目、反向迭代次数和反向学习率等参数，来提高深度置信网络的性能。同时，该方法还利用交叉验证抑制过拟合问题，评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。IGWO算法的引入使得该方法具有更好的全局搜索能力和收敛速度，因此
【DBN回归预测】遗传算法优化深度置信网络GA-DBN数据回归预测（多输出单输出）【含Matlab源码 3045期】
⛄一、遗传算法优化深度置信网络GA-DBN简介 遗传算法是一种优化算法，可以用来优化深度置信网络（Deep Belief Network，DBN）。GA-DBN是将遗传算法与DBN结合起来进行优化的方法。 在优化DBN的过程中，遗传算法可以用来搜索最佳的超参数配置，如学习率、迭代次数等。通过使用遗传算法，可以在大规模的参数空间中进行搜索，以找到最优的超参数配置，以提高DBN的性能和泛化能力
多元时间序列 | Matlab遗传算法优化深度置信网络(GA-DBN)多变量时间序列预测
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统 信号处理 图像处理 路径规划
基于遗传算法优化深度置信网络GA-DBN实现数据时序预测附matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统 信号处理 图像处理 路径规划
lecture14-RBM的堆叠、修改以及DBN的决策学习和微调
这是Hinton的第14课，主要介绍了RBM和DBN的东西，这一课的课外读物有三篇论文《Self-taught learning- transfer learning from unlabeled data》和《A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets》以及《To recognize shapes, first learn to generate
DBN和DNN的区别(未完待续)
一.模型框架 DBN最后的两层是一个RBM，并且除了最后两层，其他的层都是top-down结构的有向结构； DNN是一个bottom-up的结构，同时，在一般的文献中，将DNN作为一个DBN进行训练得到的模型还是称为DBN(这就是为什么我一直分不清这两种结构的原因)。
EI论文故障识别程序：DBN深度置信/信念网络的故障识别Matlab程序，数据由Excel导入，直接运行！
适用平台：Matlab2021b版及以上 本程序参考中文EI期刊《基于变分模态分解和改进灰狼算法优化深度置信网络的自动转换开关故障识别》中的深度置信网络（Deep Belief Network，DBN）部分进行故障识别，程序注释清晰，干货满满，下面对文章和程序做简要介绍。 这篇文献使用深度置信网络(DBN)来进行自动转换开关故障识别。DBN的训练过程分为预训练和反向微调两个阶段。预训
lecture14-RBM的堆叠、修改以及DBN的决策学习和微调
这是Hinton的第14课，主要介绍了RBM和DBN的东西，这一课的课外读物有三篇论文《Self-taught learning- transfer learning from unlabeled data》和《A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets》以及《To recognize shapes, first learn to generate
机器学习---RBM、KL散度、DBN
1. RBM 1.1 BM BM是由Hinton和Sejnowski提出的一种随机递归神经网络，可以看做是一种随机生成的 Hopfield网络，是能够通过学习数据的固有内在表示解决困难学习问题的最早的人工神经网络之 一，因样本分布遵循玻尔兹曼分布而命名为BM。BM由二值神经元构成，每个神经元只取1或0这两 种状态，状态1代表该神经元处于接通状态，状态0代表该神经元处于断开状态