主题:【分享】【金秋计划】+什么是RBM?

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受限玻尔兹曼机+(英语:restricted Boltzmann machine,RBM)是一种可通过输入数据集学习概率分布的随机生成神经网络+。RBM最初由发明者保罗·斯模棱斯基于1986年命名为簧风琴(Harmonium),但直到杰弗里·辛顿及其合作者在2000年代中叶发明快速学习算法后,受限玻尔兹曼机才变得知名。受限玻兹曼机在降维、分类、协同过滤*、特征学习和主题建模中得到了应用。根据任务的不同,旁受限玻兹曼机可以使用监督学习或无监督学习的方法进行训练。
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