ボルツマンマシンとはぼるつまんましん

ボルツマンマシンでは、ネットワーク内部のニューロン同士のやり取りが確率にもとづいてランダムに行われます。この仕組みにより、データがどのような確率の分布から生まれているかを学習できる点が画期的でした。公式テキストでは、生成モデルの誕生の流れの中で紹介されています。

一方で、扱うデータ量が増えると計算に必要な処理時間が膨大になるという大きな弱点がありました。そのため実用には至らず、未完成のモデルにとどまりました。この弱点を改善するために考えられたのが、ネットワークの構造に制約を加えた制約付きボルツマンマシンです。