6. 제한 볼츠만 기계

6.1 소개

제한 볼츠만 기계 restricted Boltzmann machine RBM 은 순방향 신경망과는 근본적으로 다른 구조의 신경망이다. 

통상적인 신경망은 일단의 입력들을 일단의 출력들에 사상하는 하나의 입력-출력 사상망이다. 

반면 RBM 은 일단의 입력들로부터 확률 상태들을 학습하는 신경망으로, 비지도 학습 방식의 모형화에 유용하다.

 

순방향 신경망은 관측된 출력에 대한 예측값의 손실 함수를 최소화하지만, 제한 볼츠만 기계는 관측된 특성들과 일부 숨겨진 특성들의 결합확률분포를 모형화한다.

RBM 은 무향 그래프에 해당

입력-출력 사상이 아닌 확률적인 관계들을 학습하도록 설계된 것이기 때문, 

 

바탕 자료점들의 잠재 표현을 생성하는 확률 모형이다. 각 자료의 확률적 은닉 표현을 생성한다.