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上篇讲到，如果用Gibbs Sampling方法来训练rbm会非常慢，本篇中介绍一下对比散度contrastive divergence，， CD算法。
我们希望得到分布下的样本，而我们有训练样本，可以认为训练样本就是服从的。因此，就不需要从随机的状态开始gibbs采样，而从训练样本开始。
CD算法大概思路是这样的，从样本集任意一个样本开始，经过k次Gibbs采样（实际中k=1往往就足够了），即每一步是：
在旅途中，我遇见了你，你我相识是缘分！看着你手中的戒指，
