解答：
② 深層信念ネットワーク (Deep Belief Network, DBN)
理由: ジェフリー＝ヒントンは2006年に制限付きボルツマンマシン（Restricted Boltzmann Machines, RBM）を用いた深層信念ネットワーク（DBN）を提唱しました。DBNは、層ごとに事前学習を行い、深層ニューラルネットワークの効果的な初期化を可能にすることで、深いモデルのトレーニングを容易にしました。
その他の選択肢について：
- ① 畳み込みニューラルネットワーク (CNN)：CNNは主に画像データを扱うために設計されたネットワークで、ジェフリー＝ヒントンが提唱したRBMを用いたモデルとは異なります。
- ③ リカレントニューラルネットワーク (RNN)：RNNはシーケンスデータを扱うためのネットワークであり、RBMを基盤にしたものではありません。
- ④ 敵対的生成ネットワーク (GAN)：GANは、生成ネットワークと識別ネットワークの2つのネットワークが競合しながら学習するアーキテクチャで、RBMを基盤にしたものではありません。
