RBM

Restricted Boltzmann Machine（RBM）是一种无向图模型，用于机器学习和深度学习。它由两层神经元组成：可见层和隐藏层，每一层都与另一层的神经元相连。RBM通过学习输入数据的概率分布来生成新的数据。在训练过程中，RBM通过反向传播算法来更新权重和偏差，以最小化重构误差。RBM可以用于降维、特征提取、分类和生成模型等任务。它具有高效、简单和可扩展等优点，因此在许多领域中得到了广泛应用。