深度学习之受限玻尔兹曼机 🧠✨

深度学习近年来风靡全球，其中受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）是极为重要的一环。RBM是一种生成式随机神经网络，广泛应用于特征学习和数据降维等领域。它由两层节点组成：可见层和隐藏层，两者之间通过权重连接，但隐藏层内部无连接，这使得计算更加高效。

RBM的核心在于其能量函数，它定义了网络中所有可能状态的能量值。通过调整权重和偏置，RBM能够逐渐逼近训练数据的概率分布。这一过程通常使用对比散度算法（Contrastive Divergence, CD），该算法简化了梯度下降的计算步骤，使模型训练更为快速和稳定。

尽管RBM最初用于无监督学习，但它也可以与深度信念网络（DBN）结合，实现有监督学习任务。例如，在图像识别中，RBM可以提取图像的关键特征，从而提高分类准确性。未来，随着算法优化和技术进步，RBM将在更多领域大放异彩！🌟💻

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