ボルツマンマシンの勉強中（５）

日本語版と英語版のWikipediaの「ボルツマンマシン」のページを繰り返し見ていたら、日本語版は英語版を訳したものであることが一目瞭然なのでしたが、なぜが一部分を日本語に訳していないことが分かりました。

• ボルツマンマシン――日本語版Wikipedia
• ボルツマンマシン――英語語版Wikipedia

これは訳さなければなりません。翻訳するには少し時間を頂きたいのですが、訳されていない部分の中の以下の部分は、昨日ボルツマンマシンの勉強中（４）を書いた、そのあとにまさに書きたいことだったので、訳してここに引用します。

平衡状態
ユニットを繰り返し選び、上の式に従ってその状態を設定することでネットワークは動作する。ある温度で充分長く動作させたのち、ネットワークの大域状態の確率はボルツマン分布に従って、大域状態のエネルギーにのみ依存するようになり、処理が始まった時の初期状態に依存しない。これは、大域状態の確率の対数がそのエネルギーについて線形であることを意味する。マシンが「熱的平衡状態」にある時この関係は正しく、大域状態の確率分布は収束することを意味する。もし高い温度からネットワークの動作を始め、低い温度で熱的平衡に到達するまで徐々に下げるならば、エネルギーが大域的な最小値のまわりに変動する分布に収束するだろう。このプロセスはシミュレーテッド・アニーリングと呼ばれる。

そして、制限ボルツマンマシンで私が疑問に思ったボルツマンマシンの学習について、何がしかの情報を持っている記事が、そのあとに続きます。

もしマシンが大域状態に収束する確率が、我々がこれらの状態の上に設定する外部分布に従うようにネットワークを訓練したいならば、最も確率の大きい大域状態が最小のエネルギーを持つように我々は重みを設定する必要がある。これは以下の訓練手順によって行われる。

このあとに「訓練」というサブセクションが来るのですが、まだ和訳が完了していません。何とか訳します。なお、このサブセクションは日本語版Wikipediaには訳されていません。