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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.

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