玻茲曼機

玻茲曼機係一種隨機性遞迴神經網絡。一部玻茲曼機啲細胞之間有對稱性連繫，而每一粒細胞都會用帶有隨機性嘅演算法決定係咪要啟動。即係話：
 ；
；
當中  係第  粒神經細胞收到嘅輸入值； 係偏向； 係第啲細胞當中第  粒嘅狀態，而  係由細胞  去細胞  嘅權重。 係指「等如 1 嘅機會率」，而根據 ， 數值取決於  。

有唔少理論性嘅認知科學研究者都對玻茲曼機嘅行為同特性感興趣：玻茲曼機嘅訓練演算法通常會跟從海伯定律－簡單講就係邊對細胞愈傾向同時啟動，兩者之間嘅權重就會愈強，而且玻茲曼機並唔似得一般人工神經網絡噉吓吓都分層；呢啲特性令到玻茲曼機更加似生物神經網絡，所以有唔少認知科學會用玻茲曼機嚟模擬心靈相關嘅現象另一方面，玻茲曼機都有實用價值：雖然啲人對玻茲曼機嘅興趣好多時集中於玻茲曼機嘅理論特性，但機械學習上嘅研究說明咗，只要有適當嘅訓練演算法，玻茲曼機亦都有可以有足夠嘅效率，有可能攞嚟做某啲實際嘅應用。

結構 
玻茲曼機嘅構造可以用四條式總括：
；
－是但搵部玻茲曼機入面嘅一粒細胞 ，佢嘅輸入值由佢嘅偏向值以及第啲細胞嘅狀態話事。
；
－嗰粒細胞跟住落嚟狀態變成「啟動」嘅機會率係個輸入值嘅函數。
；
－設  做代表嗰個網絡喺某一時間點嘅狀態嘅向量，而  係指細胞  喺  之下嘅狀態。 所具有嘅「能量」就等如條式右手邊嗰個數。
；
－如果個網絡啲細胞係噉以任何次序更新，而次序唔受佢哋嘅總輸入影響，個網絡最終會達致一個平衡情況（equilibrium；可人工神經網絡
遞迴神經網絡
受限玻茲曼機
隨機神經網絡
海伯理論
玻茲曼分佈

Hinton, G. E.; Sejnowski, T. J. (1986). D. E. Rumelhart; J. L. McClelland (eds.). "Learning and Relearning in Boltzmann Machines" (PDF). Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition. Volume 1: Foundations: 282–317. Archived from the original (PDF) on 2010-07-05.
Hinton, G. E. (2002). "Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence" (PDF). Neural Computation. 14 (8): 1771–1800. CiteSeerX 10.1.1.35.8613. doi:10.1162/089976602760128018. PMID 12180402.
Hinton, G. E.; Osindero, S.; Teh, Y. (2006). "A fast learning algorithm for deep belief nets" (PDF). Neural Computation. 18 (7): 1527–1554. CiteSeerX 10.1.1.76.1541. doi:10.1162/neco.2006.18.7.1527. PMID 16764513.

攷

拎 
Scholarpedia article by Hinton about Boltzmann machines.
Talk at Google by Geoffrey Hinton.

人工神經網絡