ディープビリーフネットワーク
2006年にジェフリー・ヒントンらが提案した、制限付きボルツマンマシンを積み重ねて層ごとに事前学習する手法として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
畳み込みニューラルネットワーク
- B
ディープビリーフネットワーク
- C
サポートベクターマシン
- D
ランダムフォレスト
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正解：B
層ごとの事前学習で深いネットワークを学習する手法がディープビリーフネットワーク（2006年）。ディープラーニング再燃の端緒とされる。
- A
誤り。画像の局所的な特徴を捉える構造で、事前学習の手法ではない。
- B
正しい。深いネットワークの学習が難しかった時期に、ディープラーニングの再注目のきっかけになった。
- C
誤り。マージンを最大にする分類の手法。
- D
誤り。決定木を多数組み合わせる手法。
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