可視ユニット: 個の学習サンプル 1, 2, … , をそのまま初期値 0 1, 0 2, … , 0 とする • 隠れユニット:条件付き確率(0 |0 ; )を使い, 0 1, 0 2, … , 0 をもとに ℎ0 1, ℎ0 2, … , ℎ0 をサンプリングす る.条件付き確率(0 |0 ; )は ℎ = 1 ; = + , (式42)によって評価できる. 2. 以下のようにサンプルを回反復更新していく • 可視ユニットのサンプル :条件付き確率(+1 | ; )に従って+1 をサンプリングし,更新値とする • 隠れユニットのサンプル :条件付き確率(+1 |+1 ; )に従って+1 をサンプリングし,更新値とする 3. 回目の隠れユニットのサンプル のサンプリングは行わず, (+1 |+1 ; )を求めて終了 適当なサンプルの初期値を用意し,回の反復更新によってサンプルを対象の分布に近づけていく 結局, 個の可視ユニットのサンプル( 1 , 2 , … , )と,条件付き確率(|; )が求まる 1 1 2 0 2 0