基于MATLAB的受限玻尔兹曼机（RBM）深度学习网络的训练和测试仿真_matlab代码rbmparams

基于MATLAB的受限玻尔兹曼机（RBM）深度学习网络的训练和测试仿真

深度学习是一种强大的机器学习技术，能够学习和表示复杂的数据模式。受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）是一种常用的深度学习模型，用于无监督学习和特征提取。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现受限玻尔兹曼机的训练和测试仿真。

首先，我们需要安装MATLAB和相关的深度学习工具箱。确保你已经安装了MATLAB并拥有许可证。在MATLAB命令窗口中，输入以下命令来安装深度学习工具箱：

>> matlab.addons.toolbox.installToolbox('Deep Learning Toolbox')
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接下来，让我们定义一个受限玻尔兹曼机模型。RBM由可见层和隐藏层组成，它们之间的连接权重称为权重矩阵。我们可以使用MATLAB的patternnet函数来创建一个RBM模型：

numVisible = 10;    % 可见层节点数
numHidden = 5;      % 隐藏层节点数
rbm 
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