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定義-Deep Belief Network（DBN）はどういう意味ですか？
深い信念ネットワーク（DBN）は、教師なし機械学習モデルを使用して結果を生成する洗練されたタイプの生成ニューラルネットワークです。 このタイプのネットワークは、比較的ラベル付けされていないデータを使用して監視なしモデルを構築する際に最近行われた作業の一部を示しています。
TechopediaはDeep Belief Network（DBN）について説明しています
一部の専門家は、深い信念のネットワークを、互いに重なり合った一連の制限付きボルツマンマシン（RBM）として説明しています。 一般に、深い信念のネットワークは、さまざまな小規模な教師なしニューラルネットワークで構成されています。 深い信念のネットワークの一般的な特徴の1つは、レイヤー間に接続がありますが、ネットワークには単一レイヤーのユニット間の接続が含まれないことです。
このプロセスの先駆者の1人であるGeoff Hintonは、積み重ねられたRBMを「貪欲な」方法でトレーニングできるシステムを提供し、「深いトレーニングデータの階層表現を抽出する」モデルとして深い信念ネットワークを説明します。
一般に、このタイプの教師なし機械学習モデルは、データラベリングがそれほど多くなく、技術がランダム入力と反復プロセスに基づいて結果を組み立てる必要がある、構造化されていない堅牢なシステムをエンジニアが追求する方法を示しています。
