DBN分类基于matlab麻雀算法优化深度置信网络SSA-DBN数据分类含Matlab源码 2318期

Posted 2023-02-01 海神之光

⛄一、DBN

DBN由数个RBM堆叠构成，通常会在顶层加入一个BPNN来实现有监督的分类，DBN中下一层的隐藏层就是上一层的可见层。图1所示的DBN即由两个RBM和顶层一个BPNN构成。

图1 深度置信网络结构

DBN模型的训练分两个阶段:第1阶段是预训练阶段，自下而上分别对每一个RBM进行无监督训练，得到每一层之间的权重w和每一层的偏置b；第2阶段是微调阶段，自上而下对整个DBN中的参数进行微调，以提高模型性能。顶层BPNN接收下一层RBM输出的特征向量作为输入，可以进行无监督训练，也可以在输入层中加入标签实现有监督训练。

DBN在特征提取方面的性能较好，通过顶层BPNN的有监督训练可以学习已知攻击类型的网络流量特征，对于未知的攻击类型也可以通过它在特征提取方面的优势提高检测率，适用于需要处理大量网络数据的入侵检测。

2 RBM
RBM是一种随机神经网络，由一层可见层和一层隐藏层构成，一般可见层为输入层，隐藏层为输出层。RBM同一网络层的神经元无连接，相邻网络层间的神经元全连接。RBM的网络结构如图2所示。

图2 RBM的网络结构
用向量v表示可见层的状态，向量h表示隐藏层的状态，可见层有m个神经元，隐藏层有n′个神经元，vi表示可见层第i个神经元ÿ