目錄

背影
DBN神經網絡的原理
DBN神經網絡的定義
受限玻爾茲曼機（RBM）
(EMD,LCD,LMD)+DBN的深度信念網絡的西儲大學軸承故障分類識別
基本結構
主要參數
數據
MATALB代碼
結果圖
展望

背影

DBN是一種深度學習神經網絡，擁有提取特征，非監督學習的能力，是一種非常好的分類算法，本文用深度信念網絡的西儲大學軸承故障分類識別

DBN神經網絡的的原理

深度信念神經網絡DBN的定義

深度信念網絡，DBN，Deep Belief Nets，神經網絡的一種。既可以用于非監督學習，類似于一個自編碼機；也可以用于監督學習，作為分類器來使用。

從非監督學習來講，其目的是盡可能地保留原始特征的特點，同時降低特征的維度。從監督學習來講，其目的在于使得分類錯誤率盡可能地小。而不論是監督學習還是非監督學習，DBN的本質都是Feature Learning的過程，即如何得到更好的特征表達。

作為神經網絡，神經元自然是其必不可少的組成部分。DBN由若干層神經元構成，組成元件是受限玻爾茲曼機（RBM）。

受限玻爾茲曼機（RBM）

RBM是一種神經感