玻尔兹曼机实现

代码说明：

玻尔兹曼机（英语：restricted Boltzmann machine,BM）是一种可通过输入数据集学习概率分布的随机生成神经网络。BM是一种对称耦合的随机反馈型二值单元神经网络，由可见层和多个隐层组成，网络节点分为可见单元(visible unit)和隐单元(hidden unit)，用可见单元和隐单元来表达随机网络与随机环境的学习模型，通过权值表达单元之间的相关性。