DBN是深度信念网络（Deep Belief Network）的简称。它是一种由多个层次组成的神经网络，能够对大规模数据进行有效的特征学习和分类任务。DBN的核心思想是通过逐层训练来构建一个深层的模型，每一层都能够提取出数据的不同特征，对于复杂的数据集具有很好的表达能力。DBN的训练过程使用了无监督的贪婪逐层训练算法，可以在没有标记数据的情况下进行训练，大大降低了训练复杂度和数据需求。在机器学习、图像处理、自然语言处理等领域都有广泛应用。