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受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）是一种无监督学习的神经网络模型，常用于特征学习和数据降维。本资源提供的是RBM在Python环境下的实现，包含了五种不同的编码方式，旨在帮助开发者找到最适合自己的实现方法。 我们要理解RBM的基本原理。RBM是一种能量模型，由可见层（visible layer）和隐藏层（hidden layer）组成，这两层之间是全连接的，但层内没有连接。通过训练，RBM可以学习到输入数据的潜在表示，这对于预处理、特征提取或生成新的样本非常有用。 在Python中实现RBM，主要涉及以下几个步骤： 1. **初始化权重**：通常使用随机初始化，如正态分布或者Xavier初始化，确保权重的规模适中，避免梯度消失或爆炸问题。 2. **前向传播**：根据可见层的输入状态计算隐藏层的激活概率，并更新隐藏层状态。 3. **反向传播**：利用隐藏层状态来更新可见层的激活概率，再更新可见层状态。这个过程称为“负采样”或“ Contrastive Divergence (CD-k)”算法，其中k表示迭代次数。 4. **权重更新**：基于前向传播和反向传播的差异，用梯度下降法更新权重。可能使用的学习率策略包括固定学习率、指数衰减学习率或自适应学习率（如Adagrad, Adam等）。 5. **训练循环**：重复上述步骤，直到达到预设的训练轮数或满足其他停止条件，如验证集上的性能不再提升。 资源中的"rbm - 副本"可能包含以下几种RBM实现： 1. **基础RBM**：使用最简单的梯度下降更新权重，没有优化技巧。 2. **RBM with Persistent CD (pCD)**：在反向传播过程中保持上一次的隐藏层状态，以减少梯度估计的噪声。 3. **RBM with Mini-Batch**：使用小批量数据进行训练，提高训练效率。 4. **RBM with Momentum**：结合动量项（momentum），有助于越过局部极小值。 5. **RBM with Regularization**：添加正则化项，防止过拟合，如L1或L2正则化。 学习和理解这些RBM的Python实现，可以帮助开发者深入掌握无监督学习的精髓，为深度学习模型的预训练或生成模型的构建打下坚实的基础。在实际应用中，可以根据数据的特性和任务需求选择合适的RBM变体。