深度学习--深度信念网络(Deep-Belief-Network)

深度信念网络(DeepBeliefNetwork,DBN)由GeoffreyHinton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。下面的图片展示的是用DBN识别手写数字：