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基于粒子群改进深度信念网络的回归分析，基于PSO-DBN的回归分析

2023-11-16

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

背影

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

在这里插入图片描述

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，

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DBN深度信念网络及改进

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PSODBN回归分析

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