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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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原文地址：https://www.cnblogs.com/wisir/p/11732206.html
