RBM 尝试使用特定图形模型最大化数据的可能性。所使用的参数学习算法( [Stochastic Maximum Likelihood](#sml) (随机最大似然))要防止特征表示偏离输入数据,这使得它们能学习到有趣的特征,但使得该模型对于小数据集不太有用且通常对于密度估计无效。
RBM 尝试使用特定图形模型最大化数据的可能性(the likelihood of the data)。所使用的参数学习算法( [Stochastic Maximum Likelihood](#sml) (随机最大似然))防止特征表示偏离输入数据,这使得它们能学习到有趣的特征,但使得该模型对于小数据集不太有用且通常对于密度估计无效。