连续 RBM
连续 RBM 是受限玻尔兹曼机的一种形式，它通过不同类型的对比散度采样接受连续的输入（也就是比整数切割得更细的数字）。这允许 CRBM 处理图像像素或字数向量这类被归一化到 0 到 1 之间的小数的向量。
应该注意，深度学习网络的每一层都需要四个元素：输入、系数、偏置项以及变换（激活算法）。
输入是数值数据，是一个来自于前面层（或者原始数据）的向量。系数是通过每个节点层的特征的权重。偏置项确保部分节点无论如何都能够被激活。变换是一种额外的算法，它在数据通过每一层以后以一种使梯度（梯度是网络必须学习的）更容易被计算的方式压缩数据。
这些额外算法和它们的组合可以逐层变化。
一种有效的连续 RBM 在可见（或者输入）层上使用高斯变换，在隐藏层上使用整流线性单元（ReLU）变换。这在面部重建中特别有用。对于处理二进制数据的 RBM 而言，只需要进行二进制转换即可。
高斯变换在 RBM 的隐藏层上的表现不好。相反，使用 ReLU 变换能够表示比二进制变换更多的特征，我们在深度置信网络中使用了它。
REF
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