受限玻尔兹曼机RBM的基本原理详细概述

最新推荐文章于 2025-10-29 11:31:22 发布
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分类专栏： ★MATLAB算法仿真经验 文章标签： RBM
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受限玻尔兹曼机(RBM)是深度信念网络的基础，是一种概率生成模型。它包含一个隐含层和一个可见层，两层间双向连接但同层单元无相互连接。RBM通过能量函数计算概率，并使用无监督学习更新权重，确保特征信息的保留。在深度学习中，RBM先进行无监督预训练，然后在最后一层接入BP神经网络进行有监督学习。

    RBM受限玻尔兹曼机是组成深度信念网络的一种基本单元，RBM是一种概率生成模型也是一种能量模型， RBM模块中主要包括一个隐含层和一个可见层。其中，受限玻尔兹曼机的隐含层和可见层是通过双向连接的方式进行连接的，而同层之间各单元之间则无相互连接。RBM的基本结构如图所示：

因此，RBM可以用如下的表达式标示：

    其中变量的含义表示连接权值矩阵，其位于隐含层h和可见层v之间，变量

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西檬饭
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博主falao_beiliu写的一篇非常好的文章。 这里为方便自己以后速查，做个导航。 原文目录： 限制波尔兹曼机RBM使用方法 限制波尔兹曼机RBM能量模型 从能量模型到概率 求解极大似然 用到的抽样方法 马尔科夫蒙特卡罗简介 参考文献 原文链接： https://blog.youkuaiyun.com/mytestmy/article/det...
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[受限玻尔兹曼机] 原理、求解过程推导、深度信念网络
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