混合深度网络

混合深度网络（hybrid deep network），工学-控制科学与工程-智能控制-智能控制-模糊控制-可视分析-深度置信网络，集成或者利用了监督（判别）学习深度网络和生成（无监督）学习深度网络的功能单元或特性的学习深度网络。混合深度网络是区别于监督学习深度网络和生成学习深度网络的第三类深度网络模型。在混合深度网络中集成了或者利用了监督学习深度网络和生成学习深度网络的功能单元或特性。混合深度网络以判别分类为最终目的，通常利用已训练完毕的生成深度网络模型参数，初始化具有相同网络结构的判别网络模型参数，即利用无监督数据信息辅助有监督学习深度网络的学习训练，在提高有监督学习效率的同时，提高最终得到的深度网络判别能力。典型的混合深度网络模型包括深度置信网络-深度神经网络混合模型（DBN-DNN hybrid model）、深度置信网络-卷积神经网络混合模型（DBN-CNN hybrid model）等。