深度学习：RBM在MATLAB中的实现与测试

"这篇资源提供的是一个用于深度学习的RBM（受限玻尔兹曼机）的MATLAB代码实现，经过测试是可用的。代码由Geoff Hinton和Ruslan Salakhutdinov提供，并允许任何人在保留原始版权信息的情况下复制、使用、修改或分发。然而，代码主要用于研究目的，未经充分测试，不适用于关键应用，用户使用需自担风险。此程序训练的RBM中，二元随机像素与隐藏层的二元随机特征检测器通过对称加权连接相互连接，采用1步对比散度进行学习。程序期望外部设置以下变量：maxepoch（最大迭代次数）、numhid（隐藏单元数量）、batchdata（被划分为批处理的数据，包含样本数、维度数和批处理大小）。" 在深度学习领域，受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）是一种重要的无监督学习模型，常用于特征学习和预训练。RBM具有两层结构：一层是可见层，通常对应于输入数据；另一层是隐藏层，用于学习数据的潜在表示。在这个MATLAB实现中，可见层和隐藏层的神经元都是二元随机的，即它们可以取值0或1。 RBM的学习算法通常是对比散度（Contrastive Divergence, CD），这是一种近似方法，用于估计RBM的梯度。1步对比散度（1-step CD）是最简单的版本，它首先从可见层数据启动，通过一次 Gibbs采样 更新到隐藏层，然后反向更新回可见层，这个过程近似了RBM的期望梯度。尽管简单，但1-step CD可能无法完全捕获模型的真实梯度，更复杂的CD-k（k步对比散度）可以提供更好的近似，但计算成本更高。 代码中提到的外部变量设置是训练RBM的关键参数： - maxepoch：这是模型训练的最大迭代次数，决定了模型学习的周期，通常需要通过实验来调整以平衡模型性能和训练时间。 - numhid：这是隐藏层神经元的数量，影响模型的表达能力和复杂度。更多的隐藏单元可能会学到更复杂的模式，但也可能导致过拟合。 - batchdata：这包含了训练数据的批量信息，数据被拆分成若干批次进行训练，这有助于提高训练效率并减少内存需求。 使用这段代码时，用户需要准备相应的二进制输入数据，并设置这些参数以启动训练过程。训练完成后，RBM可以用于特征提取，预训练深度信念网络（DBN）或其他深度学习模型。同时，需要注意的是，由于该代码没有经过充分的错误检查和优化，可能需要对代码进行调整以适应特定的项目需求。