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2021-11-28 10:40:57
受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）
受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM），是一种简化的特殊的玻尔兹曼机，1986年由Paul Smolensky提出。和BM相比，其隐藏层中的节点之间没有互相连接，其可见节点间也没有连接，因此其计算相对更简单。RBM可以应用于降维、分类、协同过滤、特征学习和主题建模等领域，根据任务的不同，可以选择监督学习或者非监督学习等方式进行神经网络模型训练。
特征：
两层结构：可见层和隐藏层
同层内无连接，不同层全连接：同层内节点激活状态独立
节点状态二值状态：0和1
计算相对BM简单
只要隐层节点足够多，能拟合任何离散分布
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