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人類的視覺系統(tǒng)采用稀疏編碼方式來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具有強大的無監(jiān)督學(xué)習(xí)能力，所以它被用于深度學(xué)習(xí)中。將多個稀疏受限玻爾茲曼機堆疊起來，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的基礎(chǔ)知識，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的優(yōu)點。然后，文章詳細(xì)介紹了稀疏受限波爾茲曼機的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。最后總結(jié)了目前研究中存在的問題及將來的發(fā)展方向。
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