4.3.4 제한된 볼츠만 머신
볼츠만 머신(Boltzmann machine)은 가시층(visible layer)과 은닉층(hidden layer)으로 구성된 모델입니다. 이 모델에서 가시층은 은닉층과만 연결되는데(가시층과 가시층, 은닉층과 은닉층 사이에 연결은 없는) 이것이 제한된 볼츠만 머신(Restricted Boltzmann Machine, RBM)입니다.
▲ 그림 4-28 제한된 볼츠만 머신
제한된 볼츠만 머신의 특징은 다음과 같습니다.
• 차원 감소, 분류, 선형 회귀 분석, 협업 필터링(collaborative filtering), 특성 값 학습(feature learning), 주제 모델링(topic modelling)에 사용합니다.
• 기울기 소멸 문제를 해결하기 위해 사전 학습 용도로 활용 가능합니다.
• 심층 신뢰 신경망(DBN)의 요소로 활용됩니다.
딥러닝에서 많이 사용되는 알고리즘은 CNN과 RNN입니다. 제한된 볼츠만 머신과 4.3.5절에서 배울 심층 신뢰 신경망은 상대적으로 많이 사용하지 않습니다. 따라서 딥러닝에서는 이 정도만 알아 두고, 이것을 활용한 심층 신뢰 신경망을 알아보겠습니다.