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受限玻爾茲曼機及其變體研究綜述

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摘  要：

受限玻爾茲曼機作為學習數(shù)據(jù)分布和提取內(nèi)在特征的典型概率圖模型，是深度學習領域重要的基礎模型。近年來，通過改進受限玻爾茲曼機的模型結構和能量函數(shù)得到眾多新興模型，即受限玻爾茲曼機變體，可以進一步提升模型的特征提取性能。研究受限玻爾茲曼機及其變體能夠顯著促進深度學習領域的發(fā)展，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)時代海量信息的快速提取。（剩余58206字）

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