機械学習:制限ボルツマンマシン

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 === 制限ボルツマンマシン ===
-制限ボルツマンマシン restricted Boltzmann machines に対して制限のないボルツマンマシン Bolztmann machines があります。
+制限ボルツマンマシンのネットワークは多層パーセプトロンと同じようにいくつかの層からなります。結合は層間にはありますが、層内にはありません。
-両者の違いは，それぞれのニューロンの結合の仕方にあります。
-ボルツマンマシンから離れて，多層パーセプトロンでは上位層と下位層とのニューロン間では完全結合です。層内のニューロン間には結合がありません。フィードバック結合が存在しなければ上位層ニューロンから下位層ニューロンへの結合も存在しません。このような結合の仕方を制限された restricted 結合と呼びます。
-制限ボルツマンマシンはこのような多層パーセプトロンへの類推から理解できます。
-制限のないボルツマンマシンは結合の仕方に制限はありません。一方，制限ボルツマンマシンは多層パーセプトロンと同じ結合の制限を持ちます。
-さらにボルツマンマシンでは学習に時間がかかります。一方制限ボルツマンマシンではコントラスティブダイバージェンス contrastive divergence と呼ばれる学習アルゴリズムを用いて学習が高速になります。
+制限ボルツマンマシンでは、コントラスティブダイバージェンス contrastive divergence と呼ばれる学習アルゴリズムを用いて高速な学習が可能です。
 == 文献 ==

機械学習/制限ボルツマンマシン.1464164790.txt.gz · 最終更新: 2016/05/25 17:26 by asakawa