1樓：時尚形象
深度置信網路（deep belief network）
dbns是乙個概率生成模型，與傳統的判別模型的神經網路相對，生成模型是建立乙個觀察資料和標籤之間的聯合分佈。
對p(observation|label)和 p(label|observation)都做了評估，而判別模型僅僅而已評估了後者，也就是p(label|observation)。
dbns由多個限制玻爾茲曼機（restricted boltzmann machines）層組成，乙個典型的神經網路型別如圖所示。這些網路被「限制」為乙個可視層和乙個隱層，層間存在連線，但層內的單元間不存在連線。隱層單元被訓練去捕捉在可視層表現出來的高階資料的相關性。
dbns的靈活性使得它的拓展比較容易。乙個拓展就是卷積。
dbns（convolutional deep belief networks(cdbns)）。dbns並沒有考慮到影象的2維結構資訊，因為輸入是簡單的從乙個影象矩陣一維向量化的。而cdbns就是考慮到了這個問題，它利用鄰域。
畫素的空域關係，通過乙個稱為卷積rbms的模型區達到生成模型的變換不變性，而且可以容易得變換到高維影象。dbns並沒有明確地處理對觀察變數的時間聯絡的學習上，雖然目前已經有這方面的研究，例如堆疊時間rbms，以此為推廣，有序列學習的dubbed temporalconvolutionmachines，這種序列學習的應用，給語音訊號處理問題帶來了乙個讓人激動的未來研究方向。
目前，和dbns有關的研究包括堆疊自動編碼器，它是通過用堆疊自動編碼器來替換傳統dbns裡面的rbms。這就使得可以通過同樣的規則來訓練產生深度多層神經網路架構，但它缺少層的引數化的嚴格要求。與dbns不同，自動編碼器使用判別模型，這樣這個結構就很難取樣輸入取樣空間，這就使得網路更難捕捉它的內部表達。
但是，降噪自動編碼器卻能很好的避免這個問題，並且比傳統的dbns更優。它通過在訓練過程新增隨機的汙染並堆疊產生場泛化效能。訓練單一的降噪自動編碼器的過程和rbms訓練生成模型的過程一樣。
2樓：網友
這兩個概念實際上是互相交叉的，例如，卷積神經網路（convolutional neural networks，簡稱cnns）就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網（deep belief nets，簡稱dbns）就是一種無監督學習下的機器學習模型。
能不能簡單舉個例子說明一下深度置信網路的（dbn）的分類過程？主要針對文字分類，
3樓：網友
這兩個概念實際上是互相交叉的，例如，卷積神經網路（convolutional neural networks，簡稱cnns）就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網（deep belief nets，簡稱dbns）就是一種無監督學習下的機器學習模型。
深度置信網路用來分類最後輸出一組概率值是什麼意思
4樓：可銳
這兩個概念實際上是互相交叉的，例如，卷積神經網路（convolutional neural networks，簡稱cnns）就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網（deep belief nets，簡稱dbns）就是一種無監督學習下的機器學習模型。
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