[머신러닝] Restricted Boltzmann Machine (RBM)

RBM이란? Restricted Boltzmann Machine(제한된 볼츠만 머신)은 비지도 학습을 위한 에너지 기반 모델(Energy-Based Model)의 일종입니다.

특징적인 구조는 "입력층과 은닉층으로만 구성된 이중 구조"로, 데이터를 압축하거나, 패턴을 학습하거나, 심지어 딥러닝의 사전학습에 사용되기도 했죠. ️ 기본 구조 RBM은 단 2개의 층으로 구성됩니다: 입력층 (Visible Layer): 관측 가능한 입력 데이터, 예: 이미지의 픽셀 은닉층 (Hidden Layer): 입력의 패턴이나 특징을 학습하는 층 핵심 제약 조건: 입력층과 은닉층은 완전히 연결되어 있지만, 같은 층 내부에서는 노드 간 연결이 없다. → 이것이 "Restricted" (제한된)의 의미입니다.

작동 방식: 직관적 이해 입력 데이터를 RBM에 넣습니다. 은닉층은 그 데이터를 보고 특징을 잡아냅니다.

은닉층에서 다시 입력층을 복원하려고 시도합니다. 이 과정에서 RBM은 "입력 → 은닉 →...