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摘要
深度信念网络(DeepBeliefNetwork,DBN)是深度学习模型之一,是实现人工智能的重要模型。它是由多个受限玻尔兹曼机(RBM)堆加而成。一般在模型的最后一层加入分类器模型进行分类。目前已在生物特征识别、语音识别、机器故障诊断、疾病诊断等诸多领域得到广泛应用。鉴于深度信念网络模型的优点及其强大的自主学习能力,主要做了四个方面的工作:第一,阐述了深度学习的背景以及深度信念网络的来源,第二,详细介绍了深度信念网络的基本原理和模型框架,第三,对受限玻尔兹曼机的学习过程等进行了介绍,第四,总结了深度信念网络在疾病预测领域的研究与应用。
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