@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00101357,
 author = {高宗典玄 and 亀岡弘和},
 issue = {40},
 month = {May},
 note = {近年，深層学習 (Deep learning) の有効性は音声認識をはじめ様々な分野で示されており，その重要な一要素として，制約付きボルツマンマシン (RBM) による pre-training がある．実数の観測データを取り扱うための Gaussian-Bernoulli RBM というモデルがあり，その学習アルゴリズムとして，最急降下法を基とした Contrastive Divergence 法が提案されてきた．そこで，本発表ではその学習問題に対して，経験的に高速で安定に収束する補助関数法による更新アルゴリズムを提案する．小規模な人工データによる実験を行い，その挙動に対して提案法と従来法を比較し議論する．},
 title = {補助関数法によるGaussian-Bernoulli RBMの学習アルゴリズムの検討},
 year = {2014}
}