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图 1. 具有连接权重 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 的 𝑁𝑁 二进制节点(0 或 1)的循环网络。(左)Hopfield 模型。(中)玻尔兹曼机。节点分为两组,可见节点(空心圆)和隐藏节点(灰色)。网络经过训练可以近似给定一组可见模式的概率分布。训练完成后,网络可用于从学习到的分布中生成新实例。(右)受限玻尔兹曼机 (RBM)。与玻尔兹曼机相同,但可见层内或隐藏节点之间没有任何耦合。此变体可用于深度网络的逐层预训练。
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