人工知能に関する断創録スマートフォン用の表示で見るスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。ロボティクス、生物学などに興味を持っています。このブログでは人工知能のさまざまな分野について調査したことをまとめています。Learning、Kerasに関する記事が多いです。Learningボルツマンマシン(隠れ変数あり)の導出(2016/3/12)のつづき。RBM)を導出したい。深層学習の2.7節に当たる。前回と同様に表記法はこの本に準拠する。見る可視変数のみのボルツマンマシンの導出(2.4節)隠れ変数ありのボルツマンマシンの導出(2.5節)制限ボルツマンマシンの導出(2.7節)この本の説明も十分わかりやすいが制限ボルツマンマシンのよい解説をいくつか見つけたので参考にしたサイトを上げておく。(PDF)ほとんどの資料は最終的な式しか書かれておらずどうやって導出したのかぱっと見ではわからなかった。この記事ではその導出過程をまとめておきたい。可視層と隠れ層のバイアス項を分けている。この式は可視層のユニットを固定すると隠れ軸のユニット間で条件付き独立性が成り立つことを意味している。実際は、RBMを無向グラフィカルモデルとみなすと二つの隠れユニット間の経路を可視層が遮断するので条件付き独立が成り立つことは数式がなくてもグラフ構造を見るだけですぐにわかる。