payititi-AI助手
2021-11-28 10:40:57
制限付きボルツマンマシン（Restricted Boltzmann Machine，RBM）
制限付きボルツマンマシン（Restricted Boltzmann Machine, RBM）は、簡略化された特殊なボルツマンマシンで、1986年にPaul Smolenskyによって提案されました。BMと比較して、その隠れ層のノード間には相互接続がなく、可視ノード間にも接続がないため、計算が比較的簡単です。RBMは、次元削減、分類、協調フィルタリング、特徴学習、トピックモデリングなどの分野に応用できます。タスクに応じて、教師あり学習または教師なし学習などの方法でニューラルネットワークモデルを訓練することができます。
特徴：
2層構造：可視層と隠れ層
同層内に接続がなく、異なる層間は全接続：同層内のノードの活性化状態は独立
ノードの状態は二値状態：0と1
計算はBMよりも簡単
隠れ層のノードが十分に多ければ、任意の離散分布をフィットさせることができます
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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。
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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