Restricted Boltzmann Machine (RBM)
Una Restricted Boltzmann Machine è un modello probabilistico generativo a due strati, composto da unità binarie visibili (osservate) e nascoste (latenti) connesse da un grafo bipartito non orientato, privo di connessioni all'interno dello stesso strato. Introdotte originariamente come 'Harmonium' da Paul Smolensky nel 1986 e potentemente rivitalizzate da Geoffrey Hinton e Ruslan Salakhutdinov nel loro fondamentale articolo del 2006 su Science, le RBM sono diventate storicamente fondamentali come blocco costitutivo per il pre-addestramento greedy strato per strato delle Deep Belief Networks, riaccendendo l'interesse per le reti neurali profonde dopo anni di stagnazione.
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Fonti
- Hinton, G. E., & Salakhutdinov, R. R. (2006). Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks. Science, 313(5786), 504–507. DOI: 10.1126/science.1127647 ↗
- Hinton, G. E. (2002). Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence. Neural Computation, 14(8), 1771–1800. DOI: 10.1162/089976602760128018 ↗
- Smolensky, P. (1986). Information Processing in Dynamical Systems: Foundations of Harmony Theory. In D. E. Rumelhart & J. L. McClelland (Eds.), Parallel Distributed Processing, Vol. 1 (pp. 194–281). MIT Press. ISBN: 978-0-262-68053-0
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 20). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Restricted Boltzmann Machine (RBM) — Bipartite Generative Energy Model. ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/restricted-boltzmann-machine
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