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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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