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- 制限付きボルツマンマシンとは近年のAI技術の進歩を支えるディープラーニング。その中心的な技術の一つに、制限付きボルツマンマシンがあります。名前だけ聞くと複雑そうですが、基本的な構造は比較的単純です。従来のボルツマンマシンは、複数の層を持つニューラルネットワーク構造でしたが、制限付きボルツマンマシンは「可視層」と「隠れ層」と呼ばれる二つの層のみで構成されます。可視層は、外部からデータを受け取る入力層の役割を担います。例えば、画像認識の場合、可視層は画像のピクセル一つ一つに対応するユニットで構成されます。一方、隠れ層は、可視層から受け取った情報をより抽象的な形で表現する役割を担います。 制限付きボルツマンマシンの最大の特徴は、可視層と隠れ層の間だけに結合があり、それぞれの層内には結合が存在しないことです。これは、それぞれの層内のユニット同士が互いに影響し合わないことを意味し、計算を簡略化できるという利点があります。学習データが入力されると、制限付きボルツマンマシンは、可視層と隠れ層の間の結合の強さを調整することで、データの特徴をより良く表現できるように学習していきます。学習が完了すると、未知のデータが入力された際にも、隠れ層は入力データの特徴を抽出し、分類や予測といったタスクに活用することが可能になります。このように、制限付きボルツマンマシンは、複雑なデータを効率的に学習し、その背後にある構造を明らかにする強力なツールと言えるでしょう。