局限型波兹曼模型

受限玻尔兹曼机(RBM）是一种生成性随机人工神经网络，可以学习其输入集合的概率分布。RBM最初是由Paul Smolensky在1986年发明的，并且在Geoffrey Hinton和合作者在2000年代中期为他们发明了快速学习算法之后上升到了突出地位。 RBM已经在降维，分类，协同过滤，特征学习和主题建模他们可以在监督或无人监督的方式，根据任务进行训练。