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Veuillez expliquer ce qu'est "Boltzmann Machine"
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Une machine de Boltzmann (aussi appelée modèle de Sherrington-Kirkpatrick à champ externe ou modèle stochastique d'Ising-Lenz-Little) est un modèle stochastique de verre de spin à champ externe, c'est-à-dire un modèle de Sherrington-Kirkpatrick, c'est-à-dire un modèle d'Ising stochastique. C'est une technique de physique statistique appliquée dans le cadre des sciences cognitives. Il est également classé comme un champ aléatoire de Markov.
Les machines de Boltzmann sont théoriquement intrigantes en raison de la localité et de la nature hebbienne de leur algorithme d'entraînement (entraîné par la règle de Hebb), et en raison de leur parallélisme et de la ressemblance de leur dynamique avec des processus physiques simples. Les machines Boltzmann avec une connectivité sans contrainte ne se sont pas avérées utiles pour des problèmes pratiques d'apprentissage automatique ou d'inférence, mais si la connectivité est correctement contrainte, l'apprentissage peut être rendu suffisamment efficace pour être utile pour des problèmes pratiques.
Ils portent le nom de la distribution de Boltzmann en mécanique statistique, qui est utilisée dans leur fonction d'échantillonnage. Ils ont été fortement popularisés et promus par Geoffrey Hinton, Terry Sejnowski et Yann LeCun dans les communautés des sciences cognitives et dans l'apprentissage automatique. En tant que classe plus générale au sein de l'apprentissage automatique, ces modèles sont appelés «modèles basés sur l'énergie» (EBM), car les hamiltoniens de verres de spin sont utilisés comme point de départ pour définir la tâche d'apprentissage.