深度置信网络综述：理论、应用与未来展望

深度置信网络（DBN）是一种基于概率图模型的深度学习算法，可以用于无监督和监督学习任务，如特征提取、分类、生成模型等。

这篇综述，名为'深度置信网络：理论、应用与未来展望'（Deep Belief Networks: Theory, Applications and Future Directions），由 Y. Bengio、A. Courville 和 P. Vincent 撰写，发表在《Neural Computation》杂志上。

文章深入介绍了 DBN 的模型架构和训练算法，包括受限玻尔兹曼机、对比散度和深度置信网络的构建和训练过程。此外，综述还讨论了 DBN 的应用领域，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

最后，文章还探讨了 DBN 未来的发展方向和挑战，包括如何提高模型的效率和可扩展性，如何结合其他深度学习算法和人工智能技术等。

总之，这篇综述详细介绍了深度置信网络的基本概念和技术，对于深度学习和人工智能研究者具有较高的参考价值。