尽管网络是对称的，为什么可以学习RBM的非对称权重？

Question

我尝试使用Restricted Boltzmann Machine来确认深度学习方法的效用。 我实现了一个RBM，并为一层重建提供了MNIST字符识别数据。

但是每个隐藏节点的边缘学习权重相同。

然后我想知道为什么RBM可以从对称网络拓扑中获得非对称滤波器。我无法从关于RBM的论文的数学公式中掌握情况。

给我一​​个直观的见解。