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
