限制玻尔兹曼机 玻尔兹曼机是一种特定类型的马尔科夫随机场 限制玻尔兹曼机是一种生成式随机人工神经网络，可以学习其输入集合的概率分布 限制：可见（隐藏）单元彼此不连接，像是二分图 隐藏单元（随机变量）可以对输入样本的学习特征进行采样 两个阶段 学习阶段：拟合参数一遍RBM可以恢复输入样本 生成阶段：利用拟合参数，隐藏单元的相应边缘分布可用于对隐藏向量进行采样，然后输出相应的样本 限制玻尔兹曼机可以解释为用sigmoid激活的标准单层前向神经网络