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人類的視覺(jué)系統(tǒng)采用稀疏編碼方式來(lái)描述被感知的圖像特征，而稀疏表示被認(rèn)為是圖像特征最合理而且有效的表示形式。由于受限玻爾茲曼機(jī)具有強(qiáng)大的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)能力，所以它被用于深度學(xué)習(xí)中。將多個(gè)稀疏受限玻爾茲曼機(jī)堆疊起來(lái)，不僅可以模擬大腦的分層結(jié)構(gòu)，還可以學(xué)習(xí)到圖像更加抽象的特征信息。因此，采用受限玻爾茲曼機(jī)獲得圖像特征的稀疏表示在人工智能領(lǐng)域得到了廣泛的關(guān)注。首先介紹了受限玻爾茲曼機(jī)的基礎(chǔ)知識(shí)，緊接著闡述了稀疏化的原因，并描述了稀疏受限玻爾茲曼機(jī)的優(yōu)點(diǎn)。然后，文章詳細(xì)介紹了稀疏受限波爾茲曼機(jī)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。最后總結(jié)了目前研究中存在的問(wèn)題及將來(lái)的發(fā)展方向。
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