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多层受限玻尔兹曼机
一旦 RBM 学到了与第一隐藏层激活值有关的输入数据的结构，那么数据就会沿着网络向下传递一层。你的第一个隐藏层就成为了新的可见层或输入层。这一层的激活值会和第二个隐藏层的权重相乘，以产生另一组的激活。
这种通过特征分组创建激活值集合序列，并对特征组进行分组的过程是特征层次结构的基础，通过这个过程，神经网络学到了更复杂的、更抽象的数据表征。
对于每一个新的隐藏层，权重都会通过迭代反复调整，直至该层能够逼近来自于前一层的输入。这是贪婪的、逐层的、无监督的预训练。它不需要使用标签来改善网络的权重，这意味着我们可以在无标签的数据集上进行训练，而这些数据没有经过人工处理，这是现实中绝大多数的数据。通常，拥有更多数据的算法会产生更准确的结果，这也是深层学习算法崛起的原因之一。
因为这些权重早已接近数据的特征，所以在使用深度信念网络进行图像分类的时候，后续的监督学习阶段可以更简单地学习。尽管 RBM 有很多用途，但合适的权重初始化以方便以后的分类是其主要优点之一。从某种程度而言，它们完成了某种类似于反向传播的功能：它们很好地调整了权重，以对数据进行更好的建模。你可以说预训练和反向传播是达到相同目的的可替代方法。
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