DBN-RBM TensorFlow实现

简介 受限玻尔兹曼机是一种无监督，重构原始数据的一个简单的神经网络。 受限玻尔兹曼机先把输入转为可以表示它们的一系列输出；这些输出可以反向重构这些输入。通过前向和后向训练，训练好的网络能够提取出输入中最重要的特征。 为什么RBM很重要？ 因为它能够自动地从输入中提取重要的特征。 RBM有什么用 .用于协同过滤(Collaborative Filtering)  .降维(dimensionality

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