ヘルムホルツマシンとは
- 1995年に Geoffrey E. Hinton と Peter Dayanらによって提案された、データの生成過程をモデル化するための確率的生成モデルの一種
- このモデルは、人間の脳がどのように世界を認識し学習するかを模倣する目的で設計され、ヘルムホルツの無意識的推論にちなんで名付けられた。
ヘルムホルツマシンの特徴
- 人工ニューラルネットワークに上行性と下行性の結合を持たせることにより、認識プロセスと内部生成プロセスを1つのネットワークで実現できることを示した。
- 層間が上行性の結合（認識結合）と下行性（生成結合）の結合により、双方向に結合された多層ニューラルネットワークになっている。
- 生成プロセスと生成モデル
- 隠れ状態(x)が与えられたときに、感覚データ(y) がどのように生成されうるかを表す。
- 認識プロセスと認識モデル
- 感覚データ(y)が与えられたときに、隠れ状態(x)をどのように推定できるかを表す。
双方向性の学習方法（wake-sleep）
- wakeフェーズでは、認識結合のみ、sleepフェーズでは、生成結合のみが学習される。
- wakeフェーズ
- 生成モデルを改善する。現実世界の観測データを使い、生成モデルがそれをどのように生成したのかを学習する。
- sleepフェーズ
- 認識モデルを改善する。生成モデルが生成した仮想的なデータを使い、認識モデルがそれを正しく解釈できるように学習する。
- このプロセスを交互に繰り返すことで、生成モデルと認識モデルの双方が改善され、両方のモデルが協調して動作するようになる。
ヘルムホルツマシンと現代モデル
- ヘルムホルツマシンは、その後の技術（例: 変分オートエンコーダーやGAN）に比べると、いくつかの限界がある。
- トレーニングの困難さとスケーラビリティの問題により、大規模データに対する適用が難しい。
- 近似の精度
- sleepフェーズでは、生成モデルが生成した仮想的なデータに基づいて認識モデルを訓練するため、現実世界のデータ分布に完全には適合しない場合がある。
- 収束の問題
- モデルが複雑な場合、生成モデルと認識モデルが互いに強く依存しているため、学習が収束しにくいことがある。
