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亥姆霍茲機
亥姆霍茲機（以赫爾曼-馮-亥姆霍茲和他的亥姆霍茲自由能概念命名）是一種人工神經網絡，通過訓練建立原始數據集的生成模型，可以說明一組數據的隱藏結構。希望通過學習數據的經濟表征，生成模型的基本結構應該合理地接近數據集的隱藏結構。亥姆霍茲機包含兩個網絡，一個是自下而上的識別網絡，將數據作為輸入并產生一個隱藏變量的分布；另一個是自上而下的生成網絡，生成隱藏變量的值和數據本身。
當時，亥姆霍茲機是少數幾個使用反饋和前饋的學習架構之一，以確保學習模型的質量。亥姆霍茲機通常使用無監督的學習算法進行訓練，如喚醒-睡眠算法。它們是變異自動編碼器的前身，而變異自動編碼器是用反向傳播法訓練的。亥姆霍茲機也可用于需要監督學習算法的應用中（如字符識別，或領域內物體的位置不變性識別）。
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