玻尔兹曼熵公式你还记得吧？它描述了系统的熵和可能的微观状态的关系，玻尔兹曼机意思一样，是模拟统计力学的一种随机神经网络，是这次诺贝尔物理学奖获得者Geoffrey Hinton 四十年前发明的。它拥有了多层前馈神经网络和离散Hopfield网络的特点，主要体现在神经元状态变化中引入统计概率，当系统达到平衡时，平衡状态满足玻尔兹曼分布，运行机制即模拟退化算法。由此你可以看到两者的关系。模拟退火算法相当于金属退火过程中，我们来找问题的全局最优解，你仔细搜一下金属退火过程，很容易理解，反正就是要跳出局部最优，找到全局最优。和粒子群算法蚁群算法相似，要在多个局部最优中找到全局最优。
【 在 snowfields 的大作中提到: 】
: 芭芭莎，我在万象问玻尔兹曼机和模拟退火的区别，有大佬说你是做这个方向的，让我问贵青
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修改:Barbarossa FROM 27.37.65.*
FROM 27.37.65.*