受限玻尔兹曼机 代码

https://www.cnblogs.com/emanlee/p/12383913.html

备注：这个python代码需要用到psyco包（安装困难），psyco包目前只有python2 32位版本。

在windows 64+python 3环境下，如果下载psyco的源代码安装，比较麻烦。

深度学习之受限玻尔兹曼机RBM(七)

https://www.cnblogs.com/emanlee/p/12386122.html （备注：可以运行）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/29524041 (备注：不可运行，缺少原始的图像文件)

https://scikit-learn.org/dev/auto_examples/neural_networks/plot_rbm_logistic_classification.html（备注：可以运行）

https://mybinder.org/v2/gh/scikit-learn/scikit-learn/master?urlpath=lab/tree/notebooks/auto_examples/neural_networks/plot_rbm_logistic_classification.ipynb （备注：可以运行）

受限玻尔兹曼机的实现及其在推荐系统中的应用 python

https://www.cnblogs.com/emanlee/p/12389100.html （备注：可以运行）

https://www.jianshu.com/p/2e7ffe06fcdd?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg

https://github.com/echen/restricted-boltzmann-machines/blob/master/rbm.py

怎么使用？？？

第十七节，受限玻尔兹曼机网络及代码实现

https://www.cnblogs.com/zyly/p/9055616.html

备注：输入MNIST图像文件的格式要求为：“”数据集 数据按行分割，每一行表示一个样本，每个特征使用空格分割“”。原始MNIST图像文件无法使用。

受限玻尔兹曼机(RBM)与其在Tensorflow的实现

https://blog.csdn.net/qq_23869697/article/details/80683163

备注：需要Tensorflow。

基础篇：二、受限玻尔兹曼机

https://www.jianshu.com/p/93332051b217

http://imonad.com/download/RBM.py （备注：打不开）

Tensorflow implementation of Restricted Boltzmann Machine  

https://weibo.com/1402400261/EftvChecg?type=comment#_rnd1582880711160

https://github.com/meownoid/tensorfow-rbm

 备注：需要Tensorflow。

使用 TensorFlow 内置的优化器

http://c.biancheng.net/view/1954.html （代码为图片，无法复制代码）

 MATLAB程序解读

https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/11595876.html

RBM toolbox is a MATLAB toolbox for online training of RBM and stacked RBM's.

https://github.com/skaae/rbm_toolbox