DBN

- 深層信念ネットワークとは深層信念ネットワークは、人間の脳の神経回路を模倣したディープラーニングの初期モデルの一つです。複数の制限付きボルツマンマシン(RBM)と呼ばれる構成要素を積み重ねた構造を持ち、データの背後にある複雑なパターンを学習します。各RBMは、見える層と隠れ層の二層構造になっており、見える層には入力データが、隠れ層にはデータの特徴が表現されます。隣接する層間でのみ接続があり、同一層内のユニット間には接続がありません。この構造により、効率的に学習を行うことができます。深層信念ネットワークは、大量のデータから特徴を段階的に学習していきます。まず、最初のRBMが入力データから低レベルの特徴を学習します。次に、その特徴が次のRBMに入力され、より高レベルの特徴が学習されます。これを繰り返すことで、複雑なデータの特徴を階層的に表現できるようになります。学習済みの深層信念ネットワークは、画像認識や音声認識、自然言語処理など様々な分野に応用されています。例えば、画像認識では、画像データから物体の特徴を自動的に抽出し、画像分類などに利用されます。また、音声認識では、音声データから音素や単語を認識するのに利用されます。深層信念ネットワークは、現在のディープラーニング技術の礎となった重要な技術です。その後の畳み込みニューラルネットワークなどの発展にも大きく貢献しました。