ボルツマンマシンは、機械学習や統計物理学の分野で使われる確率的な生成モデルの一種です。以下にその特徴をまとめます。 基本概念 構造: ボルツマンマシンは、ノード（ユニット）で構成され、これらのノードは二つの層に分かれています。隠れ層と可視層があり、隠れ層はデータの特徴を学習する役割を持っています。 確率的モデル: 各ノードは、他のノードの状態に基づいて確率的にオンまたはオフになります。これにより、データの生成過程をモデル化します。 学習方法 エネルギー関数: ボルツマンマシンはエネルギー関数を用いて、データの分布を最適化します。エネルギーが低いほど、その状態がより可能性が高いとされます。 ギブスサンプリング: 学習にはギブスサンプリングという手法が使われ、これによりモデルがデータの分布を学習します。 用途 特徴抽出: ボルツマンマシンは、データから重要な特徴を抽出するために使われます。 生成モデル: 新しいデータを生成する能力があり、画像生成や音声合成などに応用されています。 ボルツマンマシンは、深層学習の発展に寄与した重要なモデルの一つであり、特に生成的なタスクにおいてその力を発揮します。