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受限波尔兹曼机简介
资料介绍
摘要：受限波尔兹曼机 昨晒晥晳晴晲晩晣晴晥晤 時景晬晴智晭晡普普 晍晡晣晨晩普晥晳昬 晒時晍昩 是一类具有两层结构、对称连
接且无自反馈的随机神经网络模型昬 层间全连接昬 层内无连接。近年来昬 随着 晒時晍 的快速学习
算法昭对比散度的出现昬 机器学习界掀起了研究 晒時晍 理论及应用的热潮。实践表明昬 晒時晍 是一
种有效的特征提取方法昬 用于初始化前馈神经网络可明显提高泛化能力昬 堆叠多个 晒時晍 组成的
深度信念网络能提取更抽象的特征。鉴于 晒時晍 的优点及其广泛应用昬 本文对 晒時晍 的基本模
型、学习算法、参数设置、评估方法、变形算法等进行了详细介绍昬 最后探讨了 晒時晍 在未来
值得研究的方向。
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受限波尔兹曼机简介
张春霞1，姬楠楠1，王冠伟2
1
西安交通大学数学与统计学院，西安ꢀ昷昱昰昰昴昹
2
西安交通大学机械学院，西安ꢀ昷昱昰昰昴昹
摘要：受限波尔兹曼机 昨晒晥晳晴晲晩晣晴晥晤 時景晬晴智晭晡普普 晍晡晣晨晩普晥晳昬 晒時晍昩 是一类具有两层结构、对称连
接且无自反馈的随机神经网络模型昬 层间全连接昬 层内无连接。近年来昬 随着 晒時晍 的快速学习
算法昭对比散度的出现昬 机器学习界掀起了研究 晒時晍 理论及应用的热潮。实践表明昬 晒時晍 是一
种有效的特征提取方法昬 用于初始化前馈神经网络可明显提高泛化能力昬 堆叠多个 晒時晍 组成的
深度信念网络能提取更抽象的特征。鉴于 晒時晍 的优点及其广泛应用昬 本文对 晒時晍 的基本模
型、学习算法、参数设置、评估方法、变形算法等进行了详细介绍昬 最后探讨了 晒時晍 在未来
值得研究的方向。
关键词：机器学习昻 深度学习昻 受限波尔兹曼机昻 对比散度昻 晇晩晢晢晳采样昮
中图分类号： 晔晐昱昸昱昨自动推理、机器学习昩昬 晏昲昳昵昨模式识别理论昩
Introduction of Restricted Boltzmann Machines
ZHANG Chun-Xia1, JI Nan-Nan1, WANG Guan-Wei2
1
晓晣晨景景晬 景晦 晍晡晴晨晥晭晡晴晩晣晳 晡普晤 晓晴晡晴晩晳晴晩晣晳昬 晘晩昧晡普 晊晩晡景晴景普晧 晕普晩晶晥晲晳晩晴晹昬 晘晩昧晡普 昷昱昰昰昴昹
2
晓晣晨景景晬 景晦 晍晥晣晨晡普晩晣晡晬 晅普晧晩普晥晥晲晩普晧昬 晘晩昧晡普 晊晩晡景晴景普晧 晕普晩晶晥晲晳晩晴晹昬 晘晩昧晡普 昷昱昰昰昴昹
Abstract: 晁 晒晥晳晴晲晩晣晴晥晤 時景晬晴智晭晡普普 晍晡晣晨晩普晥 昨晒時晍昩 晩晳 晡 晰晡晲晴晩晣晵晬晡晲 晴晹晰晥 景晦 晲晡普晤景晭 普晥晵晲晡晬
普晥晴晷景晲晫 晭景晤晥晬 晷晨晩晣晨 晨晡晳 晴晷景昭晬晡晹晥晲 晡晲晣晨晩晴晥晣晴晵晲晥昬 晳晹晭晭晥晴晲晩晣 晣景普普晥晣晴晩景普晳 晡普晤 普景 晳晥晬晦昭晦晥晥晤晢晡晣晫昮
晔晨晥 晴晷景 晬晡晹晥晲晳 晩普 晡普 晒時晍 晡晲晥 晦晵晬晬晹 晣景普普晥晣晴晥晤 晢晵晴 晴晨晥晲晥 晡晲晥 普景 晣景普普晥晣晴晩景普晳 晷晩晴晨晩普 晴晨晥 晳晡晭晥
晬晡晹晥晲昮 晒晥晣晥普晴晬晹昬 晷晩晴晨 晴晨晥 晡晤晶晥普晴 景晦 晡 晦晡晳晴 晬晥晡晲普晩普晧 晡晬晧景晲晩晴晨晭 晦景晲 晒時晍 昨晩昮晥昮昬 晣景普晴晲晡晳晴晩晶晥
晤晩晶晥晲晧晥普晣晥昩昬 晴晨晥 晭晡晣晨晩普晥 晬晥晡晲普晩普晧 晣景晭晭晵普晩晴晹 晳晥晴 景昋 晡 晳晵晲晧晥 晴景 晳晴晵晤晹 晴晨晥 晴晨晥景晲晹 晡普晤
晡晰晰晬晩晣晡晴晩景普晳 景晦 晒時晍 晳晩普晣晥 晩晴 晨晡晳 晭晡普晹 晡晤晶晡普晴晡晧晥晳昮 晆景晲 晥晸晡晭晰晬晥昬 晒時晍 晩晳 晡普 晥昋晥晣晴晩晶晥 晭晥晴晨景晤
晴景 晤晥晴晥晣晴 晦晥晡晴晵晲晥晳昮 晗晨晥普 晡 晦晥晥晤昭晦景晲晷晡晲晤 普晥晵晲晡晬 普晥晴晷景晲晫 晩晳 晩普晩晴晩晡晬晩智晥晤 晷晩晴晨 晡普 晒時晍昬 晩晴晳
晧晥普晥晲晡晬晩智晡晴晩景普 晣晡晰晡晢晩晬晩晴晹 晣晡普 晢晥 晳晩晧普晩昌晣晡普晴晬晹 晩晭晰晲景晶晥晤昮 晁 晤晥晥晰 晢晥晬晩晥晦 普晥晴晷景晲晫 晣景晭晰景晳晥晤 景晦
晳晥晶晥晲晡晬 晒時晍晳 晣晡普 晤晥晴晥晣晴 晭景晲晥 晡晢晳晴晲晡晣晴 晦晥晡晴晵晲晥晳昮 晄晵晥 晴景 晴晨晥 晡晤晶晡普晴晡晧晥晳 晡普晤 晷晩晤晥
晡晰晰晬晩晣晡晴晩景普晳 景晦 晒時晍昬 晴晨晩晳 晰晡晰晥晲 晡晴晴晥晭晰晴晳 晴景 晰晲景晶晩晤晥 晡 晳晴晡晲晴晥晤 晧晵晩晤晥 晦景晲 普景晶晩晣晥昮 晉晴 晰晲晥晳晥普晴晳 晡
晤晥晴晡晩晬晥晤 晩普晴晲景晤晵晣晴晩景普 景晦 晢晡晳晩晣 晒時晍 晭景晤晥晬昬 晩晴晳 晲晥晰晲晥晳晥普晴晡晴晩晶晥 晬晥晡晲普晩普晧 晡晬晧景晲晩晴晨晭昬 晰晡晲晡晭晥晴晲晩晣
晳晥晴晴晩普晧晳昬 晥晶晡晬晵晡晴晩景普 晭晥晴晨景晤晳昬 晩晴晳 晶晡晲晩晡普晴晳 晡普晤 晥晴晣昮 晆晩普晡晬晬晹昬 晳景晭晥 晲晥晳晥晡晲晣晨 晤晩晲晥晣晴晩景普晳 景晦 晒時晍
晴晨晡晴 晡晲晥 晤晥晳晥晲晶晥晤 晴景 晢晥 晦晵晲晴晨晥晲 晳晴晵晤晩晥晤 晡晲晥 晤晩晳晣晵晳晳晥晤昮
Key words: 晍晡晣晨晩普晥 晬晥晡晲普晩普晧昻 晄晥晥晰 晬晥晡晲普晩普晧昻 晒晥晳晴晲晩晣晴晥晤 時景晬晴智晭晡普普 晭晡晣晨晩普晥昻 晃景普晴晲晡晳晴晩晶晥
基金项目： 高等学校博士学科点专项科研基金(20100201120048), 数学天元青年基金(11126277), 国家自然科学基
金(11201367), 中央高校基本科研业务费专项基金.
作者简介： 张春霞(1980-), 女, 讲师, 主要研究方向：模式识别、集成学习. 姬楠楠(1985-), 女, 博士生, 主要研究方向: 深度
学习、模式识别. 王冠伟(1979-), 男, 博士生, 主要研究方向: 特征提取、聚类分析等。通信作者: 张春霞(基金负责人), E-Mail：
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昭 昱 昭
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