制約付きボルツマンマシンとは

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。

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。

この問題を含む一問一答で続きを解く

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、制約付き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。
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。
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

ボルツマンマシン

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、制約付きボルツマンマシンは1問に登場します。内訳＝意味を直接問う問題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。

演習に進む

第2章生成AI（ジェネレーティブAI）一問一答この語が出る問題：#q2024
単元一覧へ

最終更新：2026年8月27日（運営：Meritorious）