基于 MATLAB GUI 的 RBM 神经网络手写数字识别

手写数字识别是机器学习和计算机视觉领域的一个重要任务。而受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）是一种常用的无监督学习算法，适用于特征学习和数据降维。在本文中，我们将使用 MATLAB 的图形用户界面（GUI）工具，结合 RBM 神经网络，实现手写数字识别的应用。

RBM 是一种基于能量的生成模型，由可见层和隐藏层组成。它的学习过程可以通过对比散度（Contrastive Divergence，CD）算法来实现。通过训练 RBM，我们可以学习到一组有效的特征表示，用于手写数字的识别任务。

在开始之前，请确保已经安装了 MATLAB 软件，并配置了 GUI 工具箱。

首先，我们需要创建一个 MATLAB GUI 界面，用于用户输入手写数字的图像。我们可以使用 MATLAB 提供的 GUI 设计工具创建一个包含图像输入框和识别按钮的界面。以下是一个简单的示例界面布局：

function gui_example
    % 创建主界面窗口
    main_window = figure('Name',