CRBM-based DBN模型结构

CRBM-based DBN模型结构是一种基于条件随机场（CRF）和深度信念网络（DBN）的混合模型。该模型结合了CRF和DBN的优点，能够有效地处理序列数据中的标签问题。在训练过程中，CRBM-based DBN模型首先使用DBN对输入数据进行无监督的特征学习，然后利用CRF对特征进行建模，以解决序列数据的标签问题。这种混合模型不仅能够捕捉到数据的局部特征，还能够考虑到全局的标签约束，从而提高了模型的性能。总之，CRBM-based DBN模型结构是一种有效的序列数据处理方法，具有广泛的应用前景。