小小程序员
2021-05-15 23:42:56
ボルツマンマシン（Boltzmann Machine Network）
ボルツマンマシンは確率的なリカレントニューラルネットワークであり、ホップフィールドネットワークの確率的生成産物と見なすことができ、内部表現（representations）を最初に学習するニューラルネットワークの1つです。このアルゴリズムは、訓練セット内のバイナリベクトルに機械が割り当てる確率の積を最大化することを目的としており、訓練ベクトルに割り当てる対数確率の和を最大化することに相当します。方法は以下の通りです。
（1）ネットワークに外部入力がない場合、ネットワークの時間分布を安定させます。
（2）可視ベクトルを毎回サンプリングします。
2012年に、サラフトディノフとヒントンはボルツマンマシン用の効率的なミニバッチ学習プログラムを作成しました。2014年にモデルを更新し、制限付きボルツマンマシンと呼ばれるようになりました。
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ニューラルネットワークは所謂ディープラーニングの基礎であり、必須の知識ポイントです。これは人間の脳内のニューラルネットワークから着想を得ており、最も有名なアルゴリズムはバックプロパゲーション（backpropagation）アルゴリズムです。ここでは、ニューラルネットワークに関連するパラメータと計算方法について簡単に整理します。
この文章では、ニューラルネットワークがディープラーニングの基盤を形成し、その理解が不可欠であることが強調されています。また、バックプロパゲーションアルゴリズムが重要な役割を果たしていること、そしてこのセクションでは関連するパラメータと計算方法について簡潔にまとめられていることが示されています。
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