一、说明
受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）是一种基于能量模型的人工神经网络。它只有一个隐层，将输入层和隐层中的每个神经元互相连接，但不同层的神经元之间没有连接。RBM是一种无向的概率图模型，可以用于特征提取、数据降维、协同过滤等任务。它是深度学习中的重要组成部分，可以用于训练多层神经网络如深度信念网络（DBN）和深度自编码器（DAE）。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-540487.html
二、定义和结构
受限玻尔兹曼机由Geoffrey Hinton发明，是一种可用于降维，分类，回归，协同过滤，特征学习和主题建模的算法。（有关如何使用RBM等神经网络的更具体示例，请参阅我们关于用例</文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-540487.html
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