教師付き学習は入力データとそれに対応する教師データの組で行う学習である。しかし、アノテーションは非常に高コストであるという問題がある。この問題を解決するためにも、非アノテーションデータを活用することが必要であり、その1つとして、一部のデータのみがアノテーションされたデータセットを用いる半教師付き学習が挙げられる。本研究では、分離学習と仮ラベル分布法を組み合わせた半教師付き学習を提案する。分離学習では、制限ボルツマンマシンによる教師なし特徴量学習を行う。仮ラベル分布法は教師なしデータに仮の教師ラベルを付与し、その誤りを確率分布として表現する方法である。