结构预测受限玻尔兹曼机

资 源 简 介

结构预测受限玻尔兹曼机

详 情 说 明

受限玻尔兹曼机（RBM）是一种基于概率图模型的生成式神经网络，常用于深度学习的特征抽取任务。与传统神经网络不同，RBM通过无监督学习方式捕捉输入数据的潜在结构信息。

其核心思想是通过可见层和隐藏层的双向连接学习数据分布，其中可见层对应输入特征（如图像像素或文本向量），隐藏层则自动提取高阶特征表示。RBM采用对比散度算法进行高效训练，通过反复采样逼近数据的真实概率分布。

在结构化数据处理中，RBM能有效利用以下特性： 通过能量函数建模变量间的复杂依赖关系 隐单元可学习输入数据的分布式表示 堆叠多个RBM可构建深度信念网络(DBN) 对缺失数据具有天然鲁棒性

典型应用包括协同过滤推荐、降维可视化等场景。现代改进版本如卷积RBM进一步提升了其对图像等结构化数据的特征提取能力。