深度学习之七（深度信念网络和受限玻尔兹曼机器）

本文主要是介绍深度学习之七（深度信念网络和受限玻尔兹曼机器），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

概念

深度信念网络（Deep Belief Networks，DBN）和受限玻尔兹曼机器（Restricted Boltzmann Machines，RBMs）都是无监督学习的模型，通常用于特征学习、降维和生成数据。

受限玻尔兹曼机器（RBM）：

1. 结构： RBM 是一个两层神经网络，包括一个可见层和一个隐藏层。这两层之间的神经元是全连接的。

2. 能量模型： RBM 是一个基于能量的概率模型。它使用能量函数来定义数据的联合概率分布。

3. 能量函数： RBM 的能量函数定义为：

[ E ( v , h ) = − v T W

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