受限玻尔兹曼机 受限玻尔兹曼机英語restricted Boltzmann machine RBM是一种可通过输入数据集学习概率分布的随机生成神经网络RBM最初由发明者保罗斯模棱斯基英语Paul Smolensky于年命名为簧风琴Harmonium但直到杰弗里辛顿及其合作者在年代中叶发明快速学习算法后受限玻兹曼机才变得知名受限玻兹曼机在降维分类协同过滤特征学习和主题建模中得到了应用根据任务的不同受限玻兹曼机可以使用监督学习或无监督学习的方法进行训练 正如名字所提示的那样受限玻兹曼机是一种玻兹曼机的变体但限定模型必须为二分图模型中包含对应输入参数的输入可见单元和对应训练结果的隐单元图中的每条边必须连接一个可见单元和一个隐单元与此相对无限制玻兹曼机包含隐单元间的边使之成为循环神经网络这一限定使得相比一般玻兹曼机更高效的训练算法成为可能特别是基于梯度的对比分歧contrastive divergence算法 受限玻兹曼机也可被用于深度学习网络具体地深度信念网络可使用多个RBM堆叠而成并可使用梯度下降法和反向传播算法进行调优