一、說明
????????受限玻爾茲曼機(jī)（Restricted Boltzmann Machine，RBM）是一種基于能量模型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它只有一個(gè)隱層，將輸入層和隱層中的每個(gè)神經(jīng)元互相連接，但不同層的神經(jīng)元之間沒有連接。RBM是一種無向的概率圖模型，可以用于特征提取、數(shù)據(jù)降維、協(xié)同過濾等任務(wù)。它是深度學(xué)習(xí)中的重要組成部分，可以用于訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）和深度自編碼器（DAE）。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-540487.html
二、定義和結(jié)構(gòu)
????????受限玻爾茲曼機(jī)由Geoffrey Hinton發(fā)明，是一種可用于降維，分類，回歸，協(xié)同過濾，特征學(xué)習(xí)和主題建模的算法。（有關(guān)如何使用RBM等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的更具體示例，請參閱我們關(guān)于用例</文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-540487.html
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