DBN（Deep Belief Network）是一种深度学习模型，由多层堆叠的受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBMs）组成。其工作原理涉及无监督逐层预训练和有监督微调两个主要阶段。

首先，在无监督逐层预训练阶段，每一层的RBM都被用来学习数据的分布特征。这是通过将输入数据传递到第一层RBM，然后将该层的隐藏层表示作为下一层RBM的输入来实现的。这一过程依次进行，直到所有层都经历了预训练。在这个过程中，网络学会了对数据进行逐渐更加抽象和高级别的表示。

接下来是有监督微调阶段，其中整个网络被视为一个多层前馈神经网络，并使用标记的数据进行训练。通过反向传播算法，网络中的权重根据目标函数（如交叉熵损失函数）进行更新，以最大程度地减少预测输出与实际标签之间的差距。

DBN的优势在于它能够有效地学习数据中的复杂特征和模式，同时具有良好的泛化能力。通过逐层预训练，DBN有助于解决梯度消失和梯度爆炸等问题，并且可以帮助初始化网络参数，为整个网络的训练提供更好的起点。此外，DBN还可以用于特征提取、降维和生成数据等任务。

总的来说，DBN结合了无监督预训练和有监督微调的策略，以实现深度神经网络的有效训练和学习。这种融合使得DBN成为处理各种复杂数据的强大工具，广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域，展示了深度学习的强大潜力和应用前景。