制限付きボルツマンマシンとは?ディープラーニングの基本手法
-制限付きボルツマンマシンとは何か?-
制限付きボルツマンマシン(RBM)は、ディープラーニングで使用される確率的な生成モデルの一種です。RBMは2層のノード(ユニット)から構成され、各ノードは確率変数に対応しています。1層目は「可視層」と呼ばれ、観測可能なデータを表します。2層目は「隠れ層」と呼ばれ、観測データから抽出した特徴を表現します。
RBMの特徴は、隣接する層内のノード間の接続のみが許可されており、同じ層内のノード間は接続されていないという点にあります。この制限により、RBMは効率的にトレーニングでき、データをより効率的にモデル化できます。
RBMは、高次元データの次元削減、特徴抽出、生成モデリングなどに使用されています。また、ディープニューラルネットワークの初期層として使用されることもあり、ネットワークのパフォーマンス向上に貢献しています。