本书首先在绪论中阐述研究背景、意义、现状及内容章节安排。接着介绍RBM模型及算法，涵盖模型结构、采样算法、动量算法和正则化方法。之后提出多种改进算法，如基于RBM的专家乘积系统改进算法、基于动量方法的不同梯度近似算法、基于权衰减动量RBM的ACD算法、基于梯度改进的LogsumRBM方法等，并分析各算法特点，通过图像识别、地震数据去噪等应用验证其有效性。还探讨了基于RBM模型的图像数据去噪算法，包括无监督学习去噪方法及在自然图像和地震图像去噪中的应用。最后总结研究成果并对未来研究方向进行展望，为RBM模型相关算法的进一步发展和应用提供了有价值的参考。

1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本书研究内容及章节安排
1.4 本章小结
2 受限Boltzmann机模型及算法概述
2.1 受限Boltzmann机模型
2.2 受限Boltzmann机采样算法
2.3 动量算法
2.4 RBM正则化方法
2.5 本章小结
3 基于RBM的专家乘积系统的改进算法
3.1 引言
3.2 专家乘积系统
3.3 改进动量算法
3.4 图像识别的应用
3.5 地震数据去噪的应用
3.6 本章小结
4 基于动量方法的RBM不同梯度近似算法
4.1 引言
4.2 受限Boltzmann机模型的梯度
4.3 改进的动量算法
4.4 修正的动量算法
4.5 改进动量算法的分析及应用
4.6 修正动量算法的分析及应用
4.7 本章小结
5 基于权衰减动量RBM的ACD算法
5.1 引言
5.2 RBM梯度近似方法
5.3 改进的ACD算法
5.4 图像识别的应用
5.5 本章小结
6 基于梯度改进的LogsumRBM方法
6.1 引言
6.2 RBM优化方法
6.3 改进的LogsumRBM方法
6.4 图像识别的应用
6.5 本章小结
7 基于RBM模型的图像数据去噪算法
7.1 引言
7.2 RBM无监督学习模型的去噪方法
7.3 自然图像数据去噪
7.4 地震图像数据去噪
7.5 本章小结
8 总结与展望
8.1 本书研究总结
8.2 研究展望
参考文献
索引