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在深度学习领域,深度玻尔兹曼机(Deep Boltzmann Machines)被广泛应用于图像分类、识别以及其他一些领域。深度玻尔兹曼机是一种基于概率模型的无向图模型,可以通过多层网络进行训练和优化。它的优点在于可以处理高维度的数据,并且具有强大的特征提取能力。此外,深度玻尔兹曼机也可以用于生成模型,即生成具有相似特征的新图像或数据。因此,深度玻尔兹曼机的工具箱对于研究者和开发者来说是非常重要的。