初次接触Deep Learning 任务1的解读

解读Deep Belief Network 的MATLAB代码

刚接触deep learning 某大牛就给了我三个网站让我去下载程序，然后跑程序，最后要明白他的用途。由于MATLAB还没入门，deep learning 也才看了3天，所以这篇博客可能错误连连，希望大神们能帮忙指正，10086个感谢！

程序大概就是这样子的。 load 是加载数据文件。  前面对x和y 进行了初始化。因为在给的数据文件中x都是0-255之间的整型，而y都是0或1，所以把他们变成0-1之间的double型。接着rand（‘state’，0）是保证每次运行的结果都和第一次相同。 然后就是一些参数的设定。分别是大小、训练次数、批处理的大小、momentum这个不清楚？？？？alpha,是每次挑一个批次处理。   剩下的就是要建立dbn网络了

这个函数具体的每句话含义还有表示形式我都还没搞清楚，忘大牛赐教！！！！！！！！

然后就开始对dbn进行训练

因为rbm是dbn的组成单元，所以在函数中对RBM的训练函数进行了调用

中间还有两个小函数

在对RBM的训练中，主要是一些逻辑之间的变换和公式的计算。比如由可视层v1得到隐藏层h1，再由h1重构v‘，在用v’生成h‘。这应该就是sleep-weak算法吧。我看的不是太懂。一些公式应该是

运行结果

具体我所理解的就是这了。真心希望好心人能多帮忙解释和指正。