제한 볼츠만 머신(RBM)은 발생 확률적 인공신경망으로 입력 세트에 걸쳐 확률 분포를 학습할 수 있다.
개요
제한 볼츠만 머신은 1986년 폴 스몰렌스키(Paul Smolensky)에 의해 하모니움이라는 이름으로 처음 발명되었고, 2000년 중반 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)과 협력자들이 그들을 위한 빠른 학습 알고리즘을 발명하면서 유명해졌다. 제한 볼츠만 머신은 차원성 감소, 분류, 협업, 필터링, 기능 학습, 주제 모델링 및 많은 신체 양자역학에서 응용 프로그램을 발견했다.[1]
특징
각주
참고자료
같이 보기
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