パスポーンボルツマンマシンとは
確率のゆらぎを使って学習する、GANより前からある古いタイプの生成AI。
生成AIパスポート公式シラバス（2026年2月試験より適用）第2章「生成AI（ジェネレーティブAI）」の収載語です。
まず1問、解いてみる
答えを開く前に、自分の言葉で説明してみてください。
ボルツマンマシンを改良し、神経回路を「見える層」と「隠れた層」の2つに分け、同じ層どうしの結びつきをなくして層と層の間だけでやり取りするようにしたことで学習が収束しやすくなったモデルはどれか。
- A制約付きボルツマンマシン
- BGAN(敵対的生成ネットワーク)
- CCNN(畳み込みニューラルネットワーク)
- DTransformerモデル
答えと解説を開く
正解A 制約付きボルツマンマシン
制約付きボルツマンマシンは、ボルツマンマシンの神経回路を「見える層」と「隠れた層」の2つに分け、同じ層どうしの結びつきをなくして層と層の間だけでやり取りするように改良したモデルです。これにより学習が収束しやすくなり、データの分類や特徴の学習など、教師あり学習だけでなく教師なし学習にも応用できるようになりました。
同じ選択肢に並んだ語（区別して覚える）
当サイトの問題で、ボルツマンマシンと同じ選択肢の欄に並んだ語です。
- CNN（畳み込みニューラルネットワーク）＝画像を小さな範囲ごとに見て輪郭や模様を拾う、画像認識が得意な仕組み。
- LSTM（長・短期記憶）＝RNNを改良し、重要な情報を長く覚えておけるようにした仕組み。
- Transformerモデル＝文中の単語同士の関係を一度に見比べて処理する、今の生成AIの基盤の仕組み。
ありがちな誤解と訂正
当サイトの問題「ボルツマンマシンを改良し、神経回路を「見える層」と「隠れた層」の2つに分け、同じ層どうしの結びつきをなくして層と層の間だけでやり取りするようにしたことで学習が収束しやすくなったモデルはどれか。」の誤答の選択肢から。
×GAN(敵対的生成ネットワーク)
○GAN(敵対的生成ネットワーク)＝贋作を作るAIと見破るAIを競わせて絵や画像を作らせる生成AIの仕組み。
この問題の正解＝「制約付きボルツマンマシン」
同じ問題に登場した語
当サイトでの登場（実測）
当サイトの問題バンク321問のうち、ボルツマンマシンは2問に登場します。 内訳＝問題文に登場1問・ひっかけ役（誤答の選択肢）1問。
登場した単元＝第2章 生成AI（ジェネレーティブAI）
※この数字は当サイトの問題バンク内の集計です。本試験の出題頻度ではありません。
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最終更新：（運営：Meritorious）
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