基于fMRI数据识别脑功能网络的DBN结构构建方法

摘要

本发明提供了一种基于fMRI数据识别脑功能网络的DBN结构构建方法。首先，将输入的fMRI数据集随机划分得到训练数据和验证数据；然后，构建由若干RBM层组成的DBN模型，其中，每个RBM层由一个可视层和一个隐藏层构成；再构造DBN模型的结构搜索空间；接下来，对DBN模型的每一个RBM层进行基于Gumbel‑SoftMax策略的联合结构搜索和训练，训练好的多个RBM层即构成最终的DBN模型。本发明能够较好地解决现有DBN结构自动搜索方法的搜索速度低且效率差的问题，通过从整个结构搜索空间抽取备选结构，并且共享备选结构之间的权重，能够极大地节省训练候选结构收敛的时间，提高DBN结构的搜索速度和效率。