DBN模型网络结构图

DBN（Deep Belief Network）是一种生成式的深度学习模型，由多层隐藏层和可见层构成。每一层都由若干个神经元组成，相邻层之间通过权重连接。DBN的训练过程包括两个阶段：预训练和微调。在预训练阶段，网络逐层进行无监督学习，每次只训练一层，训练完成后固定该层的权重；在微调阶段，使用有标签数据对整个网络进行有监督学习，以优化网络参数。DBN具有优秀的特征提取能力，可以用于图像识别、语音识别等领域。