【深度学习】波尔次曼机,受限波尔兹曼机,DBN详解

神经网络自20世纪50年代发展起来后，因其良好的非线性能力、泛化能力而备受关注。然而，传统的神经网络仍存在一些局限，在上个世纪90年代陷入衰落，主要有以下几个原因： 1、传统的神经网络一般都是单隐层，最多两个隐层，因为一旦神经元个数太多、隐层太多，模型的参数数量迅速增长，模型训练的时间非常之久； 2、传统的神经网络，随着层数的增加，采用随机梯度下降的话一般很难找到最优解，容易陷入局部最优解。在反向

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