现在，玻尔兹曼机是基于能量的无向网络，这意味着没有前向计算。相反，对于每个输入配置$x$，计算标量能量以评估此配置。能量越高，发生的可能性越小$x$从目标分布中采样。

通过对隐藏部分的所有可能状态求和，通过能量函数定义概率分布$h$.

如果我理解正确，会添加隐藏单元以捕获高阶交互，从而为模型提供更多容量。

那么，我们如何计算这些隐藏单元的值呢？或者我们是否没有明确计算这些值，而是近似于边际“自由能”（这是所有可能状态的总和的负对数）$h$)?