@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00124295,
 book = {全国大会講演論文集},
 issue = {人工知能及び認知科学},
 month = {Sep},
 note = {ボルツマンマシンは最小値を探索する確率的なモデルである。一般的にその動作は「ランダムにひとつニューロンが選ばれ、そのニューロンは結合を持つ(おなじ制約に属する)すべてのニューロンの状態値を参照し、自分の次の状態値を確率的に決定する。状態を更新したニューロンは、直ちに自分の活性値を直接結合する他のニューロンに送る。その後、次のニューロンが選ばれ、同様に状態を更新するという動作を繰り返す。」と定式化される。しかしボルツマンマシンをデータの依存関係に基づいて解析すると、ボルツマンマシンの制約は局所的であるため、依存関係を持たないニューロンどうしは並列に実行しても構わないことがわかる。そこで本論文では、前述の観点からボルツマンマシンの並列性の抽出方法を提案し、そのときの実行時間を確率モデルを用いて求める。},
 pages = {223--224},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {ボルツマンマシンにおける並列性の抽出},
 volume = {第47回},
 year = {1993}
}