深層信念ネットワーク

深層信念ネットワークとは、制限付きボルツマンマシンを何層も積み重ねて作る、初期の深層（ディープ）モデルです。2006年にジェフリー・ヒントン氏らが発表しました。

当時は層を深くすると学習がうまくいかない問題がありましたが、各層を順番に学習させる工夫でこれを乗り越えました。深いネットワークでも学習できることを示した点が画期的でした。

ディープラーニングという言葉が広まるきっかけを作った、歴史的に重要なモデルです。