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接下來重點講一下RBM模型求解方法，其實用的依然是梯度優化方法，但是求解需要用到隨機取樣的方法，常見的有：Gibbs Sampling和對比散度(contrastive divergence, CD[8])演算法。

RBM目標函式

假設給定的訓練集合是S={vi}，總數是ns，其中每個樣本表示為vi=(vi1,vi2,…,vinv)，且都是獨立同分布i.i.d的。RBM採用最大似然估計，即最大化 

ln

LS=ln∏i=1nsP(vi)=∑i=1nslnP(vi)

引數表示為θ=(W,a,b)，因此統一的引數更新表示式為： 

θ=θ+η∂lnLS∂θ
其中，η表示學習速率。因此，很明顯，只要我們可以求解出引數的梯度，我們就可以求解RMB模型了。我們先考慮任意單個訓練樣本（v0）的情況，即 
LS=lnP(v0)=ln(1Z∑he−E(v0,h))=ln∑he−E(v0,h)−ln∑v,he−E(v,h)
其中v表示任意的訓練樣本，而

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guid filter font list cuc spa 得到 aci dcb https://blog.csdn.net/l7H9JA4/article/details/81463954 授權轉發自：劉建平《受限玻爾茲曼機（RBM）原理總結》 地址:http://w

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