深度置信网络DBN的国外研究具体现状

深度置信网络（DBN）是一种人工神经网络模型，由多个层级的非监督式学习器组成，能够自动从大量未标记数据中提取特征并进行分类。目前，DBN在许多领域得到广泛应用，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、生物信息学等。

在国外，许多研究机构和企业都在探索DBN的应用和研究。以下是一些DBN在国外研究的具体现状：

计算机视觉：DBN在计算机视觉领域中得到广泛应用，例如人脸识别、目标检测、图像分类等。研究人员利用DBN从图像中提取特征，并使用这些特征进行分类和识别任务。例如，谷歌公司的研究团队使用DBN进行图像分类任务，取得了较好的效果。
语音识别：DBN在语音识别领域中也得到广泛应用。研究人员使用DBN从语音信号中提取特征，并将这些特征输入到分类器中进行语音识别。例如，微软公司的语音识别系统就使用了DBN。
自然语言处理：DBN在自然语言处理领域中也有应用。研究人员使用DBN对文本数据进行建模和分类。例如，IBM研究团队的“Watson”系统就使用了DBN进行自然语言处理。
生物信息学：DBN在生物信息学领域中也有应用。研究人员使用DBN对生物数据进行建模和分类。例如，瑞典皇家理工学院的研究团队使用DBN对基因表达数据进行分类和预测。

总之，DBN在各个领域都得到了广泛的应用和研究，未来还会有更多的发展和应用。