Gaussian RBM

高斯受限玻尔兹曼机（Gaussian Restricted Boltzmann Machine，简称GRBM）是一种基于能量的生成式概率图模型，它结合了受限玻尔兹曼机（RBM）和高斯混合模型（GMM）的特点。GRBM通过最大化数据的对数似然函数来学习数据的概率分布，从而能够更好地捕捉数据的复杂结构和特征。与传统的RBM相比，GRBM具有更好的表达能力和更高的灵活性，因此在许多领域，如图像处理、语音识别和自然语言处理等，都取得了显著的性能提升。