深度学习是机器学习中的新兴研究领域,能够很好地用于解决目标识别、语言理解等复杂问题.玻尔兹曼机作为深度学习的典型代表近年来受到了广泛研究.鉴于玻尔兹曼机的理论意义和实际应用价值,系统综述了玻尔兹曼机的研究进展,首先概述了玻尔兹曼机的相关概念,包括单层反馈网络的结构和拓扑结构分类,然后详细描述了玻尔兹曼机的学习过程和几种典型学习算法,接着对近几年玻尔兹曼机研究的新进展进行了阐述,最后提出了玻尔兹曼机中有待进一步研究解决的问题.
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