深度信念網絡（DBN）

深度置信網絡是一個機率生成模型，由多個限制玻爾茲曼機(restricted Botlzmannmachine，RBM)組成的多隱含層神經網絡，經過RBM的逐層堆疊，DBN模型可從原始數據中逐層提取特徵，得到一些高層次表達。其核心就是用逐層貪婪學習算法去優化深度神經網絡的鏈接權重，即首先使用無監督逐層訓練的方式，有效挖掘待診斷設備中的故障特徵，而後在增長相應分類器的基礎上，經過反向的有監督微調，優化

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