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近年來深度信念網絡（DBN得到了廣泛的應用，但在現有文獻中很少有關于如何動態確定其結構的詳細研究。提出了一種使用動態增減枝算法的DBN模型（DDBN），可以有效地優化DBN的網絡結構。DDBN可以使用動態増減枝算法而不是人工實驗來自動確定其結構。首先，在訓練過程中通過改變隱藏層層數和隱藏層神經元的數量，自動構建DDBN的結構，這是通過動態増減枝算法實現的。該算法依賴于隱藏層神經元的權重距離（wD）和激活概率的標準差以及整饣網絡的能量函欻。其次，DDBN能夠在動態過程中調整權重有助于提高網絡性能。最后，為了驗證DDBN的有效性，將DDBN在MNST、USPS和 CIFAR-10三個基準圖像數據集上進行了測試。實驗結果表明，DDBN比現有的一些DBN結構調整方法具有更好的性能。
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