目录:
定义-深度信仰网络（DBN）是什么意思？
深度信念网络（DBN）是一种复杂的生成型神经网络，它使用无监督的机器学习模型来产生结果。 这种类型的网络说明了最近在使用相对未标记的数据来构建无监督模型中所做的一些工作。
技术百科解释了深度信仰网络（DBN）
一些专家将深度信念网络描述为一组相互堆叠的受限玻尔兹曼机器（RBM）。 通常，深度信念网络由各种较小的无监督神经网络组成。 深度信任网络的常见特征之一是，尽管各层之间具有连接，但该网络不包含单个层中各个单元之间的连接。
杰夫·欣顿（Geoff Hinton）是这一过程的先驱之一，他将堆叠式RBM的特征描述为提供了一种可以“贪婪”方式进行训练的系统，并将深层信念网络描述为“提取训练数据的深层次表示形式”的模型。
通常，这种类型的无监督机器学习模型显示了工程师如何在结构上，结构更坚固，没有太多数据标签的情况下使用系统，而该技术必须基于随机输入和迭代过程来组合结果。
