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受限玻尔兹曼机：深度学习的基石与前沿探索.docx

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    受限玻尔兹曼机：深度学习的基石与前沿探索

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在信息技术飞速发展的当下，深度学习作为机器学习领域的重要分支，已成为众多学科和行业的研究热点。深度学习通过构建具有多个层次的神经网络模型，能够自动从大量数据中学习复杂的模式和特征表示，在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等诸多领域取得了令人瞩目的成果。

    受限玻尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachine，RBM）作为深度学习中的一种经典模型，在深度学习的发展历程中占据着举足轻重的地位。RBM是一种基于能量的无向图模型，它由可见层和隐藏层组成，两层之间全连接，层内无连接。这种独特的结构设计

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