玻尔兹曼机 玻尔兹曼机英語Boltzmann machine是随机神经网络和循环神经网络的一种由加拿大計算機科學家杰弗里辛顿和美國計算機科學家特里谢泽诺斯基英语Terry Sejnowski在年发明 玻尔兹曼机可被视作随机过程的可生成的相应的霍普菲尔德神经网络它是最早能够学习内部表达并能表达和给定充足的时间解决复杂的组合优化问题的神经网络但是没有特定限制连接方式的玻尔兹曼机目前为止并未被证明对机器学习的实际问题有什么用所以它目前只在理论上显得有趣然而由于局部性和训练算法的赫布性质以及它们和简单物理过程相似的并行性如果连接方式是受约束的即受限玻爾茲曼機学习方式在解决实际问题上将会足够高效 它由玻尔兹曼分布得名该分布用于玻尔兹曼机的抽样函数