高斯-伯努利RBM程序代码

资 源 简 介

高斯-伯努利RBM程序代码

详 情 说 明

高斯伯努利RBM（Restricted Boltzmann Machine，受限玻尔兹曼机）是一种重要的概率生成模型，广泛应用于深度学习领域。它属于无监督学习算法，专门用于处理可见层是连续值（高斯分布）而隐藏层是二元值（伯努利分布）的混合数据建模问题。

该模型的核心思想是通过能量函数定义联合概率分布，利用对比散度（Contrastive Divergence）等算法进行训练。高斯伯努利RBM能够自动学习输入数据的特征表示，特别适合处理如像素强度等连续型数据。其主要优势在于特征提取能力，并可作为深度网络的预训练模块。

在实际应用中，这类程序通常会包含梯度计算、参数更新和采样等关键模块。通过调整隐藏单元数量、学习率等超参数，模型可以适应不同规模的数据集，并有效捕捉数据中的高阶相关性。