深度信念神经网络由多个受限的玻尔兹曼机堆叠而成,多用于特征变换(可以认为是表示学习)和预训练初始权重以及偏置。深度信念神经网络多与其它神经网络结合,成为预训练的一部分,其梯度优化算法多为对比分歧,通过Gibbs采用近似梯度,加速训练与收敛。

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