深度置信网络（Deep Belief Network，简称DBN）是一种 深度学习模型，它由多个受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，简称RBM）堆叠而成。DBN能够学习数据中深层次的抽象特征，从而提升模型的表达能力，尤其适用于处理高维、非线性数据。

DBN的关键技术创新在于其能够有效地解决多次网络的梯度消散问题，这使得它能够在监督学习和无监督学习任务中表现出色。在监督学习中，DBN可以作为分类器使用，而在无监督学习中，它则能够自动找出数据中的规律和特征。

DBN的训练过程通常包括预训练和微调两个阶段。在预训练阶段，每一层RBM单独进行训练，学习输入数据的特征表示。在微调阶段，整个DBN网络一起训练，调整各层之间的参数，以优化整个网络的性能。

DBN在多个领域都有广泛的应用，例如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。例如，在图像识别领域，DBN能够从大量的图像数据中自动学习到有价值的特征，从而实现对不同图像的准确分类和识别。

需要注意的是，尽管DBN在许多方面表现出色，但其训练过程较为复杂，容易陷入局部最优解且计算成本较高。因此，在实际应用中，需要根据具体问题和数据集的特点来选择合适的深度学习模型和优化算法。