深度信念网络 (Deep Belief Network, DBN) 由 Geoffrey Hinton 在 2006 年提出。它是一种生成模型,通过训练其神经元间的权重,我们可以让整个神经网络按照最大概率来生成训练数据。我们不仅可以使用 DBN 识别特征、分类数据,还可以用它来生成数据。 DBN 由多层神经元构成,这些神经元又分为显性神经元和隐性神经元(以下简称显元和隐元)。显元用于接受输入,隐元用于提取特征。因此隐元也有个别名,叫特征检测器 (feature detectors)。最底层代表了数据向量 (data vectors),每一个神经元代表数据向量的一维。 DBN 的组成元件是...