基于受限玻尔兹曼机的深度学习方法研究

资 源 简 介

基于受限玻尔兹曼机的深度学习方法研究

详 情 说 明

受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）是一种基于能量的概率模型，在深度学习中扮演着重要角色。这种两层结构的神经网络由可见层和隐藏层组成，层间全连接但层内无连接，这种特殊的"受限"结构使其比普通玻尔兹曼机更易于训练。

RBM的核心思想是通过学习数据的概率分布来提取特征。在训练过程中，它采用对比散度算法来调整权重，这种近似学习方法大大提高了训练效率。当多个RBM堆叠时，就形成了深度信念网络（DBN），这是深度学习早期成功架构之一。

RBM在特征学习方面表现出色，特别适合处理高维数据。它在协同过滤、降维、分类等任务中都有广泛应用。虽然现在有更复杂的深度学习模型，但RBM提供的重要思想和方法仍在现代神经网络中有深远影响。