DBN-RBM TensorFlow實現

簡介 受限玻爾茲曼機是一種無監督，重構原始數據的一個簡單的神經網絡。 受限玻爾茲曼機先把輸入轉爲可以表示它們的一系列輸出；這些輸出可以反向重構這些輸入。通過前向和後向訓練，訓練好的網絡能夠提取出輸入中最重要的特徵。 爲什麼RBM很重要？ 因爲它能夠自動地從輸入中提取重要的特徵。 RBM有什麼用 .用於協同過濾(Collaborative Filtering)  .降維(dimensionality

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