コントラストダイバージェンス（CD）は、制限付きボルツマンマシン（RBM）の学習に用いられるアルゴリズムです。確率分布の近似を効率的に計算することで、従来の手法よりも高速に学習を進めることが可能です。CDはエネルギーベースモデルでも使用されます。
目次
重要性
CDは、高次元データの特徴抽出や次元削減において重要な役割を果たしています。特に、RBMを用いたディープラーニングの前処理段階でその効率性が評価されています。この技術により、複雑なデータセットの処理が現実的になりました。
用語の使われ方
コントラストダイバージェンスを活用するには、RBMを構築し、データセットをモデルに入力します。その後、CDを使用してモデルのパラメータを更新します。PythonのPyTorchやTensorFlowを用いることで効率的に実装が可能です。トレーニングの安定性を確保するために学習率の調整が重要です。
