本文详细介绍了玻尔兹曼机，包括其起源、原理、研究现状及应用示例，如受限玻尔兹曼机在手写数字识别中的应用。未来研究方向包括提高训练效率、增强模型表达能力和拓展应用场景。
注1:本文系“概念解析”系列之一,致力于简洁清晰地解释、辨析复杂而专业的概念。本次辨析的概念是:玻尔兹曼机。
概念解析 | 玻尔兹曼机
引言
随着人工智能技术的飞速发展,玻尔兹曼机作为一种重要的生成模型,受到了广泛的关注。
背景介绍
玻尔兹曼机(Boltzmann Machine)是一种随机神经网络模型,由Geoffrey Hinton在1985年首次提出。它由一层输入单元和一层隐单元组成,输入单元和隐单元之间以概率连接,并且没有显式输出单元。这使得它成为一种无监督学习模型,可用于发现输入数据中的潜在特征。
与传统的前馈神经网络不同,玻尔兹曼机的连接是双向的,每个神经元既可以是输入也可以是输出。这种循环连接方式使它具有更强大的表示学习能力。此外,传统神经网络一般使用确定性的激活函数,而玻尔兹曼机则利用随机性来帮助避免陷入局部最优解。
原理解析
玻尔兹曼机中每一个神经
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