Helmholtz machine とは

ヘルムホルツマシンは、元のデータセットの生成モデルを作成するように訓練されることによって、一連のデータの隠れた構造を説明することができる一種の人工ニューラルネットワークです。データの経済的な表現を学ぶことによって、生成モデルの基礎となる構造は、データセットの隠れた構造を合理的に近似する必要があることが期待されます。 Helmholtzマシンは、データを入力として受け取り、隠れ変数に対する分布を生成するボトムアップ認識ネットワークと、隠れ変数およびデータ自体の値を生成するトップダウン「生成」ネットワークの2つのネットワークを含む。
ヘルムホルツマシンは、通常、ウェイクスリープアルゴリズムなどの教師なし学習アルゴリズムを使用して訓練される。
ヘルムホルツマシンは、教師あり学習アルゴリズム(例えば、文字認識、またはフィールド内の物体の位置不変認識)を必要とする用途にも使用することができる。