はい、制限付きボルツマンマシン（RBM）は、深い学習の例として役立ちます。特に、深い信念ネットワークのような深い学習ネットワークは、「スタッキング」RBMSによって形成できます。RBMは、勾配降下とバックプロパゲーションを使用して微調整できます。深い学習アプリケーションにもかかわらず、RBMは実際にはより一般的な機械学習の概念でもあります。彼らは、次元削減、分類、共同フィルタリング、機能学習、トピックモデリングなどのアプリケーションを発見しました。また、タスクに応じて、監督された方法または監督されていない方法で訓練することもできます。
Yes, Restricted Boltzmann Machines (RBMs) can serve as an example of deep learning. In particular, deep learning networks like deep belief networks can be formed by "stacking" RBMs, which in turn can be fine-tuned using gradient descent and backpropagation. Despite their deep learning applications, RBMs are indeed a more general machine learning concept as well. They have found applications in dimensionality reduction, classification, collaborative filtering, feature learning, topic modeling, and more. They can also be trained in either supervised or unsupervised ways, depending on the task.