【算法应用】基于灰狼算法优化深度信念网络回归预测（GWO-DBN）

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1.深度信念网络（Deep Belief Networks, DBNs）

深度信念网络（Deep Belief Networks, DBNs）是由Geoffrey Hinton于2006年提出的一种经典深度生成模型，它通过将多个受限玻尔兹曼机（RBM）单元堆叠在一起进行训练。每一层都可以对输入数据的概率分布进行建模，而每个RBM的输出又可以作为下一层输入。

RBM是一种无向的生成式能量模型，具有可见输入层和隐藏层，层与层之间有连接，但同一层内的单元之间没有连接。这种结构组合导致了一种快速的逐层无监督训练过程，其中对比散度（Contrastive Divergence，CD）算法依次应用于每个子网络。

在训练单个 RBM 时，权重更新：
$$w_{ij}(t+1)=w_{ij}(t)+\eta \frac{\partial \log (p(v))}{\partial w_{ij}}$$
其中，$p(v)$是可见向量概率，定义为：
$$p(v)=\frac{1}{Z}\sum _h{e}^{-E(v,h)}$$
这里，$Z$是配分函数（正则化），$E(b,h)$是分配给网络状态的能量函数，能量越低，表示网络处于“理想”配置。

DBN从下到上分别将每层信念网络当做RBF进行训练，然后固定当前层权值，取样当前层的隐层作为下一层的输入。

2.灰狼算法GWO原理

【智能算法】灰狼算法（GWO）原理及实现

3.结果展示

4.参考文献

[1] Hinton G E, Salakhutdinov R R. Reducing the dimensionality of data with neural networks[J]. science, 2006, 313(5786): 504-507.

[2] https://snowkylin.github.io

5.代码获取

6.读者交流