这个过程是否正确？
假设我们有一堆数据，例如MNIST。
我们只是将所有这些数据（没有标签）提供给RBM，并从训练模型中重新采样每个数据。
然后可以将输出视为用于分类的新数据。
我理解正确吗？ 使用RBM的目的是什么？
答案 0 :(得分：3)
您是对的，RBM是一种无监督学习算法，通常用于减少特征空间的维度。另一种常见方法是使用自动编码器。
使用对比散度算法训练RBM。这个算法的最佳概述来自Geoffrey Hinton，他提出了这个问题。 https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/guideTR.pdf
关于无监督学习如何提高绩效的优秀论文可以在http://jmlr.org/papers/volume11/erhan10a/erhan10a.pdf找到。该论文表明，无监督学习提供了更好的泛化和过滤（如果使用CRBM）