这个过程正确吗?
假设我们有一堆数据，比如MNIST。
我们只是将所有这些数据(不带标签)提供给RBM，并从训练过的模型中重新采样每个数据。
则输出可作为新数据进行分类。
我理解对了吗?使用RBM的目的是什么?
你是对的，rbm是一种无监督学习算法，通常用于降低特征空间的维数。另一种常见的方法是使用自动编码器。
rbm使用对比发散算法进行训练。该算法的最佳概述来自于提出该算法的Geoffrey Hinton。https://www.cs.toronto.edu/辛顿/absps guideTR.pdf
关于无监督学习如何提高性能的一篇很好的论文可以在http://jmlr.org/papers/volume11/erhan10a/erhan10a.pdf上找到。论文表明，无监督学习提供了更好的泛化和过滤器(如果使用crbm)