深度置信网络综述论文：历史、理论、应用及挑战

深度置信网络（Deep Belief Networks，DBN）是一种强大的神经网络模型，已经在许多领域取得了显著成果，如计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。本文提供了一份关于DBN的综述，包括其历史、理论、建模应用和面临的挑战。通过对DBN的详细介绍，本文旨在为读者提供对DBN的深入了解，以及其潜在的应用和未来发展方向。

以下是一篇关于深度置信网络的综述论文的DOI：

DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2908419

题目：'A Comprehensive Survey of Deep Belief Networks: History, Theory, Modeling Applications and Challenges'