制限ボルツマン機械による1次元長距離イジング模型の表現とくりこみ群

抄録

画像認識や音声認識の技術分野で最近注目されているのは、統計的機械学習と呼ばれる情報の縮約方法である。これは、物理の言葉で捉え直すことができて、ミクロの変数からrelevant なマクロ変数を自動的に抽出する過程と考えられる。すなわち、一般的な意味でのくりこみ群の手法に対応する。我々は、量子摩擦の最も単純な模型でもある1次元長距離相互作用イジング模型を対象として、制限ボルツマン機械による表現を考察し、多段機械を構成したときのくりこみ群との対応関係を具体的に議論する。