受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，简称RBM）是一种生成模型，属于无监督学习的范畴，可以用于特征提取、降维和生成数据等任务。它由一层可见层和一层隐藏层组成，每个神经元之间都是全连接的，但同一层的神经元之间不存在连接。RBM 的学习过程是通过最大化模型似然函数或者最小化其对应的能量函数来完成的。RBM 的训练可以使用贪心逐层训练算法，也可以使用更高级的学习算法，比如基于梯度下降的算法。

受限玻尔兹曼机由一个可见层和一个隐藏层组成，属于深度学习领域的基础模型之一。其主要包含以下内容：

Ⅰ. 有向无环图模型

受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）是一种基于无向图模型的概率生成模型，属于玻尔兹曼机的一种变体，常用于无监督学习任务，如特征学习、数据降维、图像生成等。

与玻尔兹曼机不同，

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