[深度學習]RBM及DBN
RBM 能量模型的作用是什麼呢？為什麼要弄清楚能量模型的作用呢？ 第一、 RBM 網路是一種無監督學習的方法，無監督學習的目的自然就是最大限度的擬 合輸入資料和輸出資料。 第二、 對於一組輸入資料來說，如果不知道它的分佈，那是非常難對這個資料進行學 習的。例如：如果我們實現寫出了高斯函式，就可以寫出似然函式，那麼就可 以進行求解，就知道大致的引數，所以實現如果不知道分佈是非常痛苦的一件 事情，但是，沒關係啊，統計力學的一項研究成果表明，任何概率分佈都可以 轉變成基於能量的模型，即使這個概率分佈是未知的，我們仍然可以將這個分 布改寫成能量函式。 第三、 能量函式能夠為無監督學習方法提供 2 個特殊的東西 a）目標函式。 b）目標解， 換句話說，使用能量模型使得學習一個數據的變得容易可行了。 能否把最優解的求解嵌入能量模型中至關重要，決定著我們具體問題求解的好壞。能量模型要捕獲變數之間的
相關性，變數之間的相關程度決定了能量的高低。把變數的相關關係用圖表示 出來，並引入概率測度方式就構成了概率圖（為什麼是概率圖？前面一句說了， RBM 是一個圖，以概率為測度，所以是概率圖）模型的能量模型。
由上面所說，RBM是一種概率圖模型，既然引入了概率，那麼就可以通過取樣技術來求解，在 CD（contrastive divergence）演算法中取樣部分扮演著模擬求解梯度的角色。
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