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我们提出了一种新的无监督特征学习模型，称为基于改进Dropout的连续深度信念网络(cDBN)，旨在解决处理连续数据时特征学习能力较弱的问题。与传统的DBN结构不同，cDBN具有两个隐层，其中输入数据通过连续版本的传递函数以无监督的方式进行训练。在隐层训练过程中，我们设计了对比发散策略，以提高收敛速度，并引入改进的dropout策略，以进一步提高特征学习能力。该策略是通过单元之间的解操作来实现的，同时使用反向传播算法对网络进行微调。因此，我们的cDBN模型在特征学习方面具有比传统模型更好的性能。
在超参数的选择方面，我们进行了稳定性分析，以确保网络能够找到最优解。我们使用三种基准数据集(即Lorenz混沌序列、CATS基准和CO2预测)对cDBN模型进行了实验验证。实验结果表明，相对于传统的特征学习模型，我们的cDBN模型具有更高的精度、更简单的结构和更快的收敛速度。
我们的研究提出了一种有效解决连续数据特征学习问题的新方法，证明了这种方法在实际数据集上的有效性，为相关领域的研究提供了新的思路和方法。
部分代码：
function dbn = dbnsetup(dbn, x, opts)
n = size(x, 2);%取矩阵列数
dbn.sizes = [n, dbn.sizes];%确定网络结构，n个输入，以及隐含层
for u = 1 : numel(dbn.sizes) - 1 %numel矩阵中元素个数 2
dbn.rbm{u}.alpha = opts.alpha; %运行第u个rmb
dbn.rbm{u}.momentum = opts.momentum;
dbn.rbm{u}.W = zeros(dbn.sizes(u + 1), dbn.sizes(u));
dbn.rbm{u}.vW = zeros(dbn.sizes(u + 1), dbn.sizes(u));
dbn.rbm{u}.b = zeros(dbn.sizes(u), 1);
dbn.rbm{u}.vb = zeros(dbn.sizes(u), 1);
dbn.rbm{u}.c = zeros(dbn.sizes(u + 1), 1);
dbn.rbm{u}.vc = zeros(dbn.sizes(u + 1), 1);
end
end
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[1]任超宏.基于特征级图学习的无监督特征选择算法研究[D].山西大学[2023-11-22].
[2]Guangzheng,Hu,Huifang,et al.An Improved Dropout Method and its Application into DBN-based Handwriting Recognition[C]//第36届中国控制会议.0[2023-11-22].
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