深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)等效模型研究及應(yīng)用.pdf

1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，信息充滿人們的日常生活。而圖像在所有信息中占據(jù)最重要的地位，它包含的信息量大，而且易于被人們接受，相比于聲音和文字，圖像更加直接。因此，圖像處理具有現(xiàn)實(shí)的研究意義和廣泛的應(yīng)用前景。為了實(shí)現(xiàn)圖像智能識(shí)別的任務(wù)，采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)為解決該問(wèn)題提供了一個(gè)重要的方向。深度學(xué)習(xí)模仿人腦的視覺(jué)機(jī)制來(lái)學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，能夠深刻表達(dá)數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個(gè)備受關(guān)注的研究方向。深度信念網(wǎng)絡(luò)以研究某些對(duì)

2、象或過(guò)程的分類(lèi)與描述為主要內(nèi)容，可以直接利用原始圖像進(jìn)行識(shí)別測(cè)試，為原始圖像的特征提取和后續(xù)圖像的識(shí)別提供基礎(chǔ)模型，是一種重要的多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。本文在對(duì)深度信念網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深入理論研究的基礎(chǔ)上，將其簡(jiǎn)單應(yīng)用于故障指示器識(shí)別中。
　　本文從能量公式出發(fā)，推導(dǎo)了DBN的權(quán)值和偏置的表達(dá)式，建立了DBN的基本等效模型?；诖四Ｐ停瑥谋磉_(dá)式的角度解釋了權(quán)值和偏置的意義、權(quán)值和偏置收斂的最終目標(biāo)；偏置與信號(hào)的能量的關(guān)系，與概率的關(guān)系。從模型的角度