SIGAI深度学习第六集 受限玻尔兹曼机

讲授玻尔兹曼分布、玻尔兹曼机的网络结构、实际应用、训练算法、深度玻尔兹曼机等。受限玻尔兹曼机（RBM）是一种概率型的神经网络。和其他神经网络的区别：神经网络的输出是确定的，而RBM的神经元的输出值是不确定的，以某种概率取到某一个值、以另一种概率取到另一个值，神经元的输出值。各个神经元的输入值服从某种概率分布，所有神经元的输出值服从玻尔兹曼分布。

大纲：

玻尔兹曼分布

网络结构

计算隐藏单元的值

用于特征提取

训练算法

深度玻尔兹曼机

本集总结

玻尔兹曼分布：

玻尔兹曼分布是统计物理中的一种概率分布，描述系统处于某种状态x的概率分布：，z是归一化因子，即x分布的概率之和为1，x是离散型随机变量。

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