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[3E5-GS-2-01] 不偏マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた深層ボルツマンマシンの一気通貫学習
キーワード：ボルツマンマシン、不偏MCMC
深層ボルツマンマシンは，生成モデルとして有望だが，その学習が難しく，事前学習が必要とされてきた．本稿では，深層ボルツマンマシンの学習において，不偏マルコフ連鎖法に基づく勾配推定法を提案する．提案法は，勾配推定を安定かつ高速に行うことができるため，事前学習なしでの深層ボルツマンマシンの学習を可能にする．実験では，画像の生成モデルとして深層ボルツマンマシンを提案法を用いて学習し，既存手法と比較してその有効性を検証する．
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