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基于RBM的判别模型/算法
参考论文：
1、A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines
2、Classification using Discriminative Restricted Boltzmann Machines
目前研究火热的深度学习中，RBM(限制玻尔兹曼机)是最为重要的一块奠基石。深度学习最为关键的预训练过程中，RBM是被当做生成模型来训练的。RBM能够很好的拟合数据的优点是其广泛应用于深度模型的关键，如果能够把RBM的这个优点应用到判别模型中应该会有不错的效果。本文主要是介绍RBM用做判别模型，简单说就是用作一个非线性分类器。
参考论文1中的16节中，介绍了RBM用作判别的三种方法：
是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是①把RBM隐层输出作为其他标准分类器的特征输入（例如DBN）；②每一类训练一个RBM，再训练一个softmax分类器做决策；③把特征向量和标签作为RBM的可视层输入，训练RBM作为特征向量和标签的生成模型；其中②③就是本文的主要内容，表述的不太清楚，下文详细说明：
来自为知笔记(Wiz)
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