基于matlab的受限波尔茨曼机RBM深度学习网络训练和测试仿真

目录

1.算法概述

2.仿真效果

3.MATLAB仿真源码

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1.算法概述

       受限波尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines，RBM)是一类具有两层结构、对称连接且无自反馈的随机神经网络模型，层间全连接，层内无连接，玻尔兹曼机的是全连接的。受限玻尔兹曼机是玻尔兹曼机(Boltzman machine，BM)的一种特殊拓扑结构。BM的原理起源于统计物理学，是一种基于能量函数的建模方法，能够描述变量之间的高阶相互作用，BM的学习算法较复杂，但所建模型和学习算法有比较完备的物理解释和严格的数理统计理论作基础。BM是一种对称耦合的随机反馈型二值单元神经网络，由可见层和多个隐层组成，网络节点分为可见单元(visible unit)和隐单元(hidden unit)，用可见单元和隐单元来表达随机网络与随机环境的学习模型，通过权值表达单元之间的相关性。

       RBM模型结构的结构：主要是权重矩阵W, 偏倚系数向量a和b，隐藏层神经元状态向量h和可见层神经元状态向量v。

       RBM是基于基于能量的概率分布模型。分为两个部分：第一部分是能量函数，第二部