Restricted Boltzmann machine (RBM) 구성 두개의 층(가시층, 은닉층)으로 구성되어 있는 단일 신경망 심층 신뢰 신경망을 구성하는 요소로 쓰임 각 층의 노드는 다른 층의 노드와 모두 연결되어있고, 같은 층의 노드끼리는 연결x 식으로 계산하면 모든 입력노드를 이용한 식이 은닉층 노드의 값이 됨 대칭 이분 그래프 라고도 불림 비지도학습 학습 중 backward sweep 시 forward sweep 했을 때와 마찬가지로 층간 모든 노드의 연결을 통해서 값이 건너간다. 즉, 가시층의 값은 은닉층의 모든 값을 가중치를 곱해서 더한다. 그 결과 오차는 재구성한 값과 입력값의 차이이다. forward sweep w가 주어졌을 때 입력 v에 대한 은닉층 h의 조건부 확률 backward sw..