Restricted Boltzmann Machineの学習手法についての簡単なまとめ
近年の機械学習ではDeep Learningと呼ばれる分野が一世を風靡しています．コンピュータビジョンや自然言語処理，音声認識などの分野では何らかの問題を解こうとした際に，まず対象の入力データからSIFTやケプストラムといった何らかのアルゴリズムを用いて特徴ベクトルを抽出し，ごりごりと判別していくといった流れが一般的です．しかし，その特徴ベクトルを生成するという生のデータから本質となる部分を抽出するアルゴリズム自体は研究者が一生懸命考えながら作るのが普通でした． Deep Learningの分野で最も有名な手法の一つであるDeep Belief Nets(DBN) [Hinton06]は，研究者がアルゴリズムを作るのではなく，それ自体も機械学習にやらせましょうという動機で生まれたアルゴリズムです．DBNではまるで一昔前にやたら流行ったニューラルネットワークのように各ノードを層状に配置し，そ
コネクショニズム - Wikipedia
コネクショニズム（connectionism）とは、人工知能研究においてニューラルネットワークモデルに基づいた知能体を実現・実装する立場のこと。あるいは認知科学・心理学において、同モデルでのシミュレーションなどの研究手法によって人間の認知や行動をモデル化しようとする立場のことである。コネクショニズムモデルに基づいた研究アプローチを取る研究者をコネクショニスト（connectionist）という。 例えば1980年代のデビッド・ラメルハートとジェームズ・マクレランドによるPDPモデル（並列分散処理）の研究はその代表的なものの１つである。 概説[編集] この節は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "コネクショニズム" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-
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