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1，深度信念网络可以对已提特征进行分类吗

可以啊，但是没必要，卷积网本身就能够自动智能的提取特征，你只要设计好网络结构，每个卷积提取多少个特征就行了。
或许可以。

深度信念网络可以对已提特征进行分类吗

2，如何使用matlab训练cnn模型

deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码AutoEncoder（堆栈SAE，卷积CAE）的作者是 Rasmus Berg Palm ！

如何使用matlab训练cnn模型

3，keras怎么实现深度信念网络

同问。。。
最近刚开始使用theano,经验不多，连个基本的模型都跑不通，于是去看了下Keras，源码比较简洁，可以当作theano的示例教程来看，感受如下：1.文档看似很全，每个layer是干啥的，每个参数是啥都写了，但是不去读代码，

keras怎么实现深度信念网络

4，可执行cnn matlab 代码怎么执行

CNN一般会用到deepLearnToolbox-master。但是根据Git上面的说明，现在已经停止更新了，而且有很多功能也不太能够支持，具体的请大家自习看一看Git中的README。deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码AutoEncoder（堆栈SAE，卷积CAE）的作者是 Rasmus Berg Palm (rasmu
估计程序的意图是算矩阵的二维相关利用的是matlab定义好的计算卷积的函数对于一维数据 a数列和b数列相关，相当于a数列和倒序的b数列的卷积 对于二维数据 a矩阵和b矩阵相关，相当于a矩阵和旋转180度的b矩阵卷积

5，如何优化深度信念网络的隐含层个数

我自己总结的：1、神经网络算法隐含层的选取1.1 构造法首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数，找到最小值和最大值，然后从最小值开始逐个验证模型预测误差，直到达到最大值。最后选取模型误差最小的那个隐含层层数。该方法适用于双隐含层网络。1.2 删除法单隐含层网络非线性映射能力较弱，相同问题，为达到预定映射关系，隐层节点要多一些，以增加网络的可调参数，故适合运用删除法。1.3黄金分割法算法的主要思想：首先在[a,b]内寻找理想的隐含层节点数，这样就充分保证了网络的逼近能力和泛化能力。为满足高精度逼近的要求，再按照黄金分割原理拓展搜索区间，即得到区间[b,c]（其中b=0.619*（c-a）+a），在区间[b,c]中搜索最优，则得到逼近能力更强的隐含层节点数，在实际应用根据要求，从中选取其一即可。
搜一下：如何优化深度信念网络的隐含层个数

6，深度学习如何生成音乐

学习声乐的条件 要学好声乐，必须具备一定的条件，即具有良好的音乐素质、掌握相应的音乐基础知识和技能，有良好的嗓音条件。 1、音乐素质 音乐素质就是人在音乐方面 敏锐听觉、鲜明的节奏感和良好的音乐感觉，就是我们常说的音准、节奏、乐感。一个人的音乐素质有先天的因素，也有后天的培养，而后天的因素是主要的。在音准、节奏和乐感方面有敏锐感觉的人，就具备了学习音乐的素质条件。 2、音乐的基本知识和技能 具有音乐素质的人要进一步学习音乐就必须学习音乐方面的基本技能和知识，音乐基本技能包括：视唱练耳、乐理知识、键盘乐器基础。 视唱练耳是学习音乐的基础，要准确的听辨和视唱出音阶、音程、节奏、旋律必须学习视唱练耳。 乐理也是学音乐的基础，学好相应的乐理知识，才能唱准、唱好歌曲。 键盘乐器基础：键盘乐器和乐理知识的学习是相辅相成的，有了一定的键盘基础才能进行听觉训练和视唱练习。而发声练习等都离不开键盘乐器。 3、嗓音条件： 一般人认为，学习歌唱必须要具有天然的好嗓子，这说法既有正确的一面，又有它的片面性、天然优美动听的嗓子是学习歌唱的有利条件，但有好嗓子不一定就能学好声乐，而许多成功的歌唱家在训练前并未显示天然优美的声音。 歌唱同说话的生理条件是完全相同的，但若完全用说话的状态来进行歌唱就不能体现歌唱的艺术特征。因为语音发音是下意识的“自然”发音，而歌唱发声是有意识的“非自然”发声，运用科学的发声方法有意识的锻炼发声器官，是可以从下意识地说话达到有意识的控制自如的歌唱发声状态的。因此，凡会说话的人，只要具备了一定的音乐素质，就可以学习歌唱。
深度学习的模型有很多，既有生成模式也有判别模式， 目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括 cnn卷积神经网络、dbn深度信念网络、rnn循环神经网络、rntn递归神经张量网络、自动编码器、gan 生成对抗模型等。机器学习方法可以分为生成方法（generative approach）和判别方法（discriminative approach），所学到的模型分别称为生成式模型（generative model）和判别式模型（discriminative model）。生成方法通过观测数据学习样本与标签的联合概率分布p(x, y)，训练好的模型能够生成符合样本分布的新数据，它可以用于有监督学习和无监督学习。判别模型：将跟踪问题看成一个二分类问题，然后找到目标和背景的决策边界。它不管目标是怎么描述的，那只要知道目标和背景的差别在哪，然后你给一个图像，它看它处于边界的那一边，就归为哪一类。

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