受限玻尔兹曼机 原理

受限玻尔兹曼机原理
受限玻尔兹曼机原理。

受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，简称RBM）是一种基于能量
的概率生成模型，属于无监督学习的范畴。

它由一层可见单元和一层隐藏单元组成，可用于特征学习、数据降维、协同过滤等领域。

在深度学习中，RBM常常与其他
神经网络结构相结合，如深度信念网络（DBN）和深度玻尔兹曼机（DBM），构
建出强大的深度神经网络模型。

RBM的原理基于玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）模型，但进行了一定的限制，使其训练和推断更加高效。

在RBM中，可见单元和隐藏单元之间不存在连接，且单元之间的连接权重是对称的。

这些限制使得RBM的训练可以通过简单的梯度
下降算法来实现，避免了传统玻尔兹曼机中复杂的马尔可夫链采样过程。

RBM的训练过程采用对比散度（contrastive divergence，简称CD）算法，通过
最大化训练数据的似然函数来学习模型参数。

在推断过程中，可以通过给定可见单元的状态来计算隐藏单元的状态，反之亦然。

这使得RBM可以用于特征提取和生
成模型等任务。

RBM在实际应用中具有广泛的用途，其中之一是在协同过滤中的应用。

通过
学习用户和物品之间的特征表示，RBM可以用于个性化推荐系统的构建。

此外，RBM还可以用于图像特征学习、自然语言处理等领域，为其他模型提供更好的特
征表示。

总之，受限玻尔兹曼机作为一种强大的概率生成模型，在深度学习领域发挥着
重要作用。

通过对比散度算法的训练和高效的推断过程，RBM能够学习到数据的
复杂特征表示，为各种应用提供了有力支持。

随着深度学习技术的不断发展，
RBM将会在更多的领域展现出其强大的潜力。