一起读懂传说中的经典：受限玻尔兹曼机(9)

你可以将 RBM 的输出解释为百分比。每次重建的数字不为零，这是 RBM 学习输入的良好指示。
应当指出的是，RBM 并不能生成所有的浅层前馈网络中最稳定、最一致的结果。在很多情况下，密集层自编码器性能较好。事实上，业界正在转向变分自编码器和 GAN 等工具。
下一步，我们将会展示如何实现深度置信网络（https://deeplearning4j.org/deepbeliefnetwork.html），它由许多受限玻尔兹曼机堆叠而成。