RBM学习算法基本原理

RBM（Restricted Boltzmann Machine）是一种基于能量模型的概率生成模型，用于无监督学习。其基本原理是建立一个含有两层节点的神经网络，其中一层为可见层（visible layer），另一层为隐藏层（hidden layer），两层节点之间存在权重。RBM的学习过程就是通过最大化似然函数来调整权重，使得网络能够更好地表示数据的分布。

具体来说，RBM的学习算法包括以下几个步骤：

1. 初始化权重：随机初始化网络中的权重。

2. Gibbs采样：对于训练数据中的每个样本，使用Gibbs采样算法来计算网络的响应。Gibbs采样算法的目的是从网络中生成一个新的样本，使得该样本的分布与训练数据的分布相似。

3. 计算梯度：根据Gibbs采样算法生成的样本，计算网络的梯度。梯度的计算涉及到对网络的能量函数求导，其中能量函数是由网络的权重和节点状态所决定的。

4. 更新权重：根据学习率和梯度更新网络的权重。

5. 重复步骤2~4，直到网络收敛或达到预定的迭代次数。

总的来说，RBM的学习算法是一种基于梯度下降的无监督学习算法。其特点是可以自动地学习数据的分布，从而实现对数据的降维、特征提取等任务。