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你知道嗎？深度信念網絡如何通過層層隱藏單元來學習特徵？
在當今的機器學習領域，深度信念網絡（Deep Belief Network，DBN）無疑是一個革命性的概念。DBN作為一種生成圖形模型，或者說是一類深度神經網絡，由多層潛在變量（稱為隱藏單元）組成，各層間存在連結，但同一層內的單元間則不相連。這一特徵使得DBN在無監督的情況下，能夠學習並重建其輸入數據的概率分布。
DBN的學習過程可分為兩個主要步驟。首先，透過多層的結構，DBN作為特徵檢測器進行無監督學習；然後，這些層可以進一步進行有監督的訓練，以達到分類的目的。值得注意的是，DBN的核心組成部分是一些簡單的無監督網絡，例如受限玻爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machines，RBM）或自編碼器，每個子網絡的隱藏層直接作為下一層的可見層。
「這種層層堆疊的結構，使得DBN能以快速的無監督訓練程序，逐層調整。」
DBN的訓練方式主要是透過RBM進行的，這一訓練方法是由Geoffrey Hinton提出的稱為對比發散（Contrastive Divergence, CD）。CD為了近似理想中的最大似然方法，進行權重的學習和更新。訓練單一RBM時，利用梯度下降的方式來更新權重，基於其可見向量的概率會根據能量函數進行建模。
「通過對比發散法來更新權重，該方法在實際應用中證明了其有效性。」
在訓練過程中，初始可見單元被設置為訓練向量，隨後根據可見單元更新隱藏單元的狀態。在隱藏單元更新後，再根據隱藏單元的狀態來重建可見單元。這個過程稱為「重建步驟」。隨後，根據重建的可見單元，再次更新隱藏單元，完成一輪訓練。
當一個RBM訓練完成後，另一個RBM將會被堆疊在其上，新的可見層會取自於前一層的訓練輸出。這一循環不斷重複，直到滿足預設的停止條件為止。雖然對比發散法對最大似然的近似可能不夠精確，但在實驗中卻相當有效。
如今，DBN在許多真實應用和場景中得到了廣泛的應用，包括腦電圖分析和藥物發現等領域。其深度學習的特性使得DBN能夠捕捉到複雜數據中的層次結構，並提取有意義的特徵。
「這種模型的出現，進一步推進了深度學習技術的發展，也擴大了其實用範圍。」
總而言之，深度信念網絡以其獨特的結構和訓練方式，不僅提供了一種強大的特徵學習機制，也為未來的人工智慧發展鋪平了道路。隨著技術的不斷進步，這項技術將如何影響我們的生活和工作呢？
