Geoff Hinton与Ruslan Salakhutdinov的受限玻尔兹曼机源代码：1步对比散度学习

受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）是一种经典的无监督深度学习模型，主要用于特征学习和概率建模。本文档分享的是由Geoff Hinton和Ruslan Salakhutdinov编写的RBM源程序，版本为1.000。这个代码库对于理解和实现RBM算法具有重要价值，特别是对于那些希望深入研究深度学习基础的开发者和研究人员。 RBM的核心原理是构建了一个二元神经网络，其中包含可见层（visible units）和隐含层（hidden units）。在可见层，通常代表输入数据，如像素值；在隐含层，它们作为潜在特征表示，用于捕捉数据的复杂结构。这些层之间的连接是全连接且权重对称的，这意味着每个隐藏单元与所有可见单元都有连接。 学习过程主要通过对比性散度（Contrastive Divergence, CD）进行，这是一种近似梯度下降的方法，它在每次迭代中仅更新一次隐含层的分布，而不是完整的后向传播。这使得RBM训练在计算效率上相对较高，尽管可能会牺牲一定的准确度。 该源程序提供了以下关键变量的设定： 1. `maxepoch`：指定了最大迭代次数，即训练过程中允许模型经历的最大轮数。 2. `numhid`：定义了隐含层的神经元数量，这是模型的一个重要超参数，影响模型的复杂性和表达能力。 3. `batchdata`：表示数据集被划分成的批次大小，这有助于在大量数据下实现并行处理和更好的泛化性能。 值得注意的是，该程序提供的只是一个基础框架，并未包括数据预处理、初始化权重、损失函数计算等完整流程。用户需要根据具体需求设置输入数据的维度（`numdims`）和每批数据的数量（`numcases`）。此外，由于程序的目标是用于研究目的，因此并未保证适用于所有重要应用场景，使用时应意识到可能存在潜在风险，所有的应用都需自行承担可能产生的后果。 这个源程序是理解受限玻尔兹曼机工作原理的重要资源，通过实际编写和调试代码，研究者和开发者可以更深入地掌握RBM的训练过程以及如何调整关键参数以优化模型性能。同时，它也展示了深度学习早期模型的简洁结构和核心学习算法，对于后续深度学习模型的发展有着历史性的参考价值。