ボルツマンマシン

制限付きボルツマン機械というものは、近年の機械学習、とりわけ深層学習において大切な役割を持つ確率的な仕組みを持つ人工神経回路網のひとつです。この名前は、統計力学で使われているボルツマン機械という模型を単純にした構造を持っていることに由来します。 ボルツマン機械は、全体が互いに繋がった人工神経細胞の網で表されますが、計算の手間がかかることが問題でした。そこで、見える層と隠れた層という二つの層に人工神経細胞を分け、層の中の細胞同士は繋げずに、層と層の間の細胞だけを繋げることで単純化したものが、制限付きボルツマン機械です。「制限付き」というのは、この層内の繋がりの制限を指しています。 この制限のおかげで、学習の計算手順が効率化され、たくさんのデータにも適用できるようになりました。具体的には、見える層の細胞の状態から隠れた層の細胞の状態を計算し、またその逆を行います。この計算を繰り返すことで、データの特徴を捉えることができます。 この模型は、画像の認識や、お勧め商品の表示、いつもと違うことの検知など、様々な分野で使われています。例えば、画像認識では、画像をたくさんの小さな区画に分け、それぞれの区画の明るさや色を数値データとして見える層の細胞に入力します。学習を通じて、隠れた層は画像の特徴を捉え、例えば、それが猫の画像なのか、犬の画像なのかを判断できるようになります。また、お勧め商品の表示では、利用者の過去の購買履歴を元に、好みを捉え、お勧めの商品を提示することができます。さらに、いつもと違うことの検知では、機械の動作データなどを監視し、異常な値を検知することで、故障の予兆などを捉えることができます。