airoot의 인공지능 이야기

Quantum Boltzmann Machine(QBM)은 고전적인 볼츠만 머신(Boltzmann Machine, BM)의 양자 버전으로, 양자 역학의 원리를 활용하여 효율적으로 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 기계 학습 모델이다. QBM은 양자 시스템에서 확률적 분포를 모델링하고 최적화하는데, 주로 양자 컴퓨팅 기술의 발전에 따른 강력한 계산 능력을 활용하려는 연구에서 유래되었다.arXiv:1601.02036 Quantum Boltzmann MachineInspired by the success of Boltzmann Machines based on classical Boltzmann distribution, we propose a new machine learning approach based on ..

볼츠만 머신(Boltzmann Machine)은 확률론적 신경망의 한 종류로, 데이터를 학습하고 그 분포를 모델링하는 데 사용돤다. 이 모델은 에너지 기반 모델(Energy-Based Model)의 일종으로, 상태들의 에너지를 정의하고, 확률적으로 그 상태들에 대한 분포를 학습하는 구조를 가진다. 볼츠만 머신은 루트비히 볼츠만의 통계역학적 원리에서 영감을 받아 개발되었으며, 머신러닝과 딥러닝의 여러 응용에서 중요한 역할을 한다. 볼츠만 머신의 가장 큰 특징은 역전파를 사용하지 않는다는 것이다. 1. 볼츠만 머신의 구조볼츠만 머신은 노드(node)와 가중치(weight)로 이루어진 그래프 구조를 가지며, 이는 이진 상태를 취하는 노드들로 구성된 신경망과 유사하다. 노드들은 상호 연결되며, 각 연결은 특정 ..